基于YOLO11的木材表面缺陷检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）
原创
基于YOLO11的木材表面缺陷检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）
原创
💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的木材表面缺陷检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程
博主简介
AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9、v10、11优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；
1.YOLO11介绍
Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。
结构图如下：
1.1 C3k2
C3k2，结构图如下
C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是Bottleneck
实现代码ultralytics/nn/modules/block.py
1.2 C2PSA介绍
借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）
实现代码ultralytics/nn/modules/block.py
1.3 11 Detect介绍
分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
实现代码ultralytics/nn/modules/head.py
2.木材表面缺陷检测系统
木材表面缺陷检测在木材加工产业中具有极其重要的意义，主要体现在以下几个方面：
1）提高产品质量
木材表面缺陷如 knots（节）、cracks（裂纹）、resin（树脂）等会影响木材的外观和力学性能。通过检测这些缺陷，木材加工企业可以对木材进行精准分级，将表面缺陷控制在允许范围内，从而提高产品的整体质量和市场竞争力。
2） 优化生产效率
自动化检测系统能够快速、准确地识别木材表面缺陷，相比传统的人工检测方法，大大提高了检测速度和效率。这有助于减少生产线上的人工成本，同时加快生产流程，提高企业的生产效率和经济效益。
3） 资源合理利用
木材作为一种天然资源，其合理利用至关重要。木材表面缺陷检测技术可以帮助企业更精确地评估每块木材的可用部分，从而最大化地利用木材资源，减少浪费，实现可持续发展。
4）符合行业标准
许多国家和地区对木材制品有严格的质量标准和规范。通过木材表面缺陷检测，企业可以确保其产品符合相关标准，避免因质量问题导致的法律纠纷和市场准入障碍。
5）提升企业竞争力
在竞争激烈的市场环境中，能够提供高质量、无缺陷的木材产品的企业更具优势。木材表面缺陷检测技术的应用有助于企业提升产品质量，树立良好的品牌形象，从而在市场中脱颖而出，增强竞争力。
6） 推动技术发展
木材表面缺陷检测的研究和应用推动了相关技术的发展，如计算机视觉、图像处理、深度学习等。这些技术的进步不仅有助于提高木材检测的精度和效率，也为其他领域的缺陷检测提供了参考和借鉴，促进了整个检测技术领域的发展。
2.1 木材表面缺陷数据集介绍
该数据集包含4000张图像，标注了8种不同类型的木材表面缺陷，例如石英质（Quartzity）、活节（Live_Knot）、髓（Marrow）、树脂（resin）、死节（Dead_Knot）、带裂纹的节（knot_with_crack）、缺失的节（Knot_missing）和裂纹（Crack）。
细节图：
标签可视化分析
2.2 配置woodsurface.yaml
ps:建议填写绝对路径
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: D:/YOLOv11/data/woodsurface # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 118287 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 5000 images
# Classes
names:
0: Quartzity
1: Live_Knot
2: Marrow
3: resin
4: Dead_Knot
5: knot_with_crack
6: Knot_missing
7: Crack2.3 如何训练
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')
model.train(data='data/woodsurface.yaml',
cache=False,
imgsz=640,
epochs=200,
batch=8,
close_mosaic=10,
device='0',
optimizer='SGD', # using SGD
project='runs/train',
name='exp',
)2.4 训练结果可视化结果
YOLO11 summary (fused): 283 layers, 2,618,816 parameters, 0 gradients, 7.1 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 3/3 [00:06<00:00, 2.26s/it]
all 76 163 0.727 0.653 0.698 0.406
Quartzity 6 11 0.792 0.0909 0.245 0.153
Live_Knot 39 66 0.782 0.788 0.798 0.378
Marrow 3 4 0.812 0.75 0.751 0.577
resin 9 9 0.775 1 0.995 0.656
Dead_Knot 35 53 0.818 0.887 0.918 0.459
knot_with_crack 6 7 0.337 0.571 0.66 0.231
Knot_missing 2 2 0.899 0.5 0.606 0.475
Crack 7 11 0.599 0.636 0.61 0.322
预测结果：
3. 木材表面缺陷检测系统设计
3.1 PySide6介绍
受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。
PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。
PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。
3.2 安装PySide6
pip install --upgrade pip pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：
- 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
- 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
- 打包发布；
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29943189911原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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