大慶城市建設(shè)投資網(wǎng)站,網(wǎng)站的站長是什么意思,家居行業(yè)網(wǎng)站建設(shè),哈爾濱信息工程學(xué)院一、項目介紹 木材缺陷檢測是木材加工和質(zhì)量控制中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)#xff0c;傳統(tǒng)人工檢測方法效率低且易受主觀因素影響。本文基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)#xff0c;提出一種基于YOLOv11的木材缺陷檢測系統(tǒng)#xff0c;能夠高效識別裂紋#xff08;Crack#xff09;、死節(jié)#xff08;…一、項目介紹木材缺陷檢測是木材加工和質(zhì)量控制中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)傳統(tǒng)人工檢測方法效率低且易受主觀因素影響。本文基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)提出一種基于YOLOv11的木材缺陷檢測系統(tǒng)能夠高效識別裂紋Crack、死節(jié)Dead Knot和活節(jié)Live Knot三類常見缺陷。系統(tǒng)采用包含2,259張訓(xùn)練圖像、173張驗證圖像和174張測試圖像的自定義YOLO數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練并結(jié)合用戶友好的UI界面及登錄注冊功能。實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)在測試集上表現(xiàn)出較高的檢測精度和魯棒性為木材工業(yè)的智能化質(zhì)檢提供了可行解決方案。引言木材作為重要的天然材料廣泛應(yīng)用于建筑、家具制造等領(lǐng)域但其內(nèi)部或表面的缺陷如裂紋、死節(jié)和活節(jié)會顯著降低材料強度和經(jīng)濟價值。傳統(tǒng)缺陷檢測依賴人工目視或簡單機械測量存在效率低、一致性差等問題。近年來基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)如YOLO系列模型在工業(yè)缺陷檢測中展現(xiàn)出巨大潛力。然而針對木材缺陷的專用檢測系統(tǒng)仍面臨數(shù)據(jù)集稀缺、模型泛化能力不足等挑戰(zhàn)。為此本研究開發(fā)了一套基于YOLOv11的木材缺陷檢測系統(tǒng)通過構(gòu)建包含2,606張標(biāo)注圖像的數(shù)據(jù)集涵蓋三類典型缺陷優(yōu)化模型訓(xùn)練流程并設(shè)計交互式UI界面以提升用戶體驗。系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了高精度缺陷識別還通過登錄注冊機制保障數(shù)據(jù)安全與管理便捷性。本文詳細介紹了數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)實現(xiàn)為木材行業(yè)的自動化質(zhì)檢提供了技術(shù)參考和實踐案例。目錄一、項目介紹二、項目功能展示2.1 用戶登錄系統(tǒng)2.2 檢測功能2.3 檢測結(jié)果顯示2.4 參數(shù)配置2.5 其他功能3. 技術(shù)特點4. 系統(tǒng)流程三、數(shù)據(jù)集介紹數(shù)據(jù)集配置文件四、項目環(huán)境配置創(chuàng)建虛擬環(huán)境安裝所需要庫五、模型訓(xùn)練訓(xùn)練代碼訓(xùn)練結(jié)果六、核心代碼登錄注冊驗證 多重檢測模式? 沉浸式可視化?? 參數(shù)配置系統(tǒng)? UI美學(xué)設(shè)計 智能工作流七、項目源碼視頻簡介基于深度學(xué)習(xí)YOLOv11的木材缺陷檢測系統(tǒng)YOLOv11YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項目源碼模型_嗶哩嗶哩_bilibili基于深度學(xué)習(xí)YOLOv11的木材缺陷檢測系統(tǒng)YOLOv11YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項目源碼模型二、項目功能展示? 用戶登錄注冊支持密碼檢測和安全性驗證。? 三種檢測模式基于YOLOv11模型支持圖片、視頻和實時攝像頭三種檢測精準(zhǔn)識別目標(biāo)。? 雙畫面對比同屏顯示原始畫面與檢測結(jié)果。? 數(shù)據(jù)可視化實時表格展示檢測目標(biāo)的類別、置信度及坐標(biāo)。?智能參數(shù)調(diào)節(jié)提供置信度滑塊動態(tài)優(yōu)化檢測精度適應(yīng)不同場景需求。?科幻風(fēng)交互界面深色主題搭配動態(tài)光效減少視覺疲勞提升操作體驗。?多線程高性能架構(gòu)獨立檢測線程保障流暢運行實時狀態(tài)提示響應(yīng)迅速無卡頓。2.1 用戶登錄系統(tǒng)提供用戶登錄和注冊功能用戶名和密碼驗證賬戶信息本地存儲(accounts.json)密碼長度至少6位的安全要求2.2 檢測功能圖片檢測支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式圖片的火焰煙霧檢測視頻檢測支持MP4/AVI/MOV格式視頻的逐幀檢測攝像頭檢測實時攝像頭流檢測(默認(rèn)攝像頭0)檢測結(jié)果保存到results目錄2.3 檢測結(jié)果顯示顯示原始圖像和檢測結(jié)果圖像檢測結(jié)果表格展示包含檢測到的類別置信度分?jǐn)?shù)物體位置坐標(biāo)(x,y)、2.4 參數(shù)配置模型選擇置信度閾值調(diào)節(jié)(0-1.0)IoU(交并比)閾值調(diào)節(jié)(0-1.0)實時同步滑塊和數(shù)值輸入框2.5 其他功能檢測結(jié)果保存功能視頻檢測時自動保存結(jié)果視頻狀態(tài)欄顯示系統(tǒng)狀態(tài)和最后更新時間無邊框窗口設(shè)計可拖動和調(diào)整大小3. 技術(shù)特點采用多線程處理檢測任務(wù)避免界面卡頓精美的UI設(shè)計具有科技感的視覺效果發(fā)光邊框和按鈕懸停和按下狀態(tài)效果自定義滑塊、表格和下拉框樣式檢測結(jié)果保存機制響應(yīng)式布局適應(yīng)不同窗口大小4. 系統(tǒng)流程用戶登錄/注冊選擇檢測模式(圖片/視頻/攝像頭)調(diào)整檢測參數(shù)(可選)開始檢測并查看結(jié)果可選擇保存檢測結(jié)果停止檢測或切換其他模式三、數(shù)據(jù)集介紹本研究所使用的木材缺陷檢測數(shù)據(jù)集采用YOLO格式標(biāo)注包含Crack裂紋、Dead Knot死節(jié)、Live Knot活節(jié)三類常見木材缺陷。數(shù)據(jù)集共2,606張圖像按照8:1:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集具體分布如下數(shù)據(jù)集圖像數(shù)量占比用途訓(xùn)練集2,25986.7%模型訓(xùn)練驗證集1736.6%超參數(shù)調(diào)優(yōu)測試集1746.7%最終性能評估數(shù)據(jù)集配置文件數(shù)據(jù)集采用標(biāo)準(zhǔn)化YOLO格式組織train: F:木材缺陷檢測數(shù)據(jù)集 rainimages val: F:木材缺陷檢測數(shù)據(jù)集validimages test: F:木材缺陷檢測數(shù)據(jù)集 estimages nc: 3 names: [Crack, Dead Knot, Live Knot]四、項目環(huán)境配置創(chuàng)建虛擬環(huán)境首先新建一個Anaconda環(huán)境每個項目用不同的環(huán)境這樣項目中所用的依賴包互不干擾。終端輸入conda create -n yolov11 python3.9激活虛擬環(huán)境conda activate yolov11安裝cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudio安裝所需要庫pip install -r requirements.txtpycharm中配置anaconda五、模型訓(xùn)練訓(xùn)練代碼from ultralytics import YOLO model_path yolo11s.pt data_path data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs100, batch8, device0, workers0, projectruns, nameexp, )根據(jù)實際情況更換模型 # yolov11n.yaml (nano)輕量化模型適合嵌入式設(shè)備速度快但精度略低。 # yolov11s.yaml (small)小模型適合實時任務(wù)。 # yolov11m.yaml (medium)中等大小模型兼顧速度和精度。 # yolov11b.yaml (base)基本版模型適合大部分應(yīng)用場景。 # yolov11l.yaml (large)大型模型適合對精度要求高的任務(wù)。--batch 8每批次8張圖像。--epochs 100訓(xùn)練100輪。--datasets/data.yaml數(shù)據(jù)集配置文件。--weights yolov11s.pt初始化模型權(quán)重yolov11s.pt是預(yù)訓(xùn)練的輕量級YOLO模型。訓(xùn)練結(jié)果六、核心代碼import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLO from UiMain import UiMainWindow import time import os from PyQt5.QtWidgets import QDialog from LoginWindow import LoginWindow class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始幀, 檢測幀, 檢測結(jié)果 finished_signal pyqtSignal() # 線程完成信號 def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 視頻或攝像頭 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始幀 original_frame frame.copy() # 檢測 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取檢測結(jié)果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 發(fā)送信號 self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制幀率 time.sleep(0.03) # 約30fps cap.release() else: # 圖片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取檢測結(jié)果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次檢測結(jié)果 # 連接按鈕信號 self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLO(f{model_name}.pt) # 自動下載或加載本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加載成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 錯誤, f模型加載失敗: {str(e)}) self.update_status(模型加載失敗) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請先停止當(dāng)前檢測任務(wù)) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇圖片, , 圖片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 創(chuàng)建檢測線程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在檢測圖片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請先停止當(dāng)前檢測任務(wù)) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇視頻, , 視頻文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化視頻寫入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 創(chuàng)建保存路徑 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 創(chuàng)建檢測線程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在檢測視頻: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請先停止當(dāng)前檢測任務(wù)) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 創(chuàng)建檢測線程 (默認(rèn)使用攝像頭0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在從攝像頭檢測...)登錄注冊驗證對應(yīng)文件LoginWindow.py# 賬戶驗證核心邏輯 def handle_login(self): username self.username_input.text().strip() password self.password_input.text().strip() if not username or not password: QMessageBox.warning(self, 警告, 用戶名和密碼不能為空) return if username in self.accounts and self.accounts[username] password: self.accept() # 驗證通過 else: QMessageBox.warning(self, 錯誤, 用戶名或密碼錯誤) # 密碼強度檢查注冊時 def handle_register(self): if len(password) 6: # 密碼長度≥6位 QMessageBox.warning(self, 警告, 密碼長度至少為6位)多重檢測模式對應(yīng)文件main.py圖片檢測def detect_image(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇圖片, , 圖片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.start() # 啟動檢測線程視頻檢測def detect_video(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇視頻, , 視頻文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.video_writer cv2.VideoWriter() # 初始化視頻寫入器 self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)實時攝像頭def detect_camera(self): self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) # 攝像頭設(shè)備號0 self.detection_thread.start()?沉浸式可視化對應(yīng)文件UiMain.py雙畫面顯示def display_image(self, label, image): q_img QImage(image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) pixmap QPixmap.fromImage(q_img) label.setPixmap(pixmap.scaled(label.size(), Qt.KeepAspectRatio)) # 自適應(yīng)縮放結(jié)果表格def add_detection_result(self, class_name, confidence, x, y): self.results_table.insertRow(row) items [ QTableWidgetItem(class_name), # 類別列 QTableWidgetItem(f{confidence:.2f}), # 置信度 QTableWidgetItem(f{x:.1f}), # X坐標(biāo) QTableWidgetItem(f{y:.1f}) # Y坐標(biāo) ]??參數(shù)配置系統(tǒng)對應(yīng)文件UiMain.py雙閾值聯(lián)動控制# 置信度閾值同步 def update_confidence(self, value): confidence value / 100.0 self.confidence_spinbox.setValue(confidence) # 滑塊→數(shù)值框 self.confidence_label.setText(f置信度閾值: {confidence:.2f}) # IoU閾值同步 def update_iou(self, value): iou value / 100.0 self.iou_spinbox.setValue(iou)?UI美學(xué)設(shè)計對應(yīng)文件UiMain.py科幻風(fēng)格按鈕def create_button(self, text, color): return f QPushButton {{ border: 1px solid {color}; color: {color}; border-radius: 6px; }} QPushButton:hover {{ background-color: {self.lighten_color(color, 10)}; box-shadow: 0 0 10px {color}; # 懸停發(fā)光效果 }} 動態(tài)狀態(tài)欄def update_status(self, message): self.status_bar.showMessage( f狀態(tài): {message} | 最后更新: {time.strftime(%H:%M:%S)} # 實時時間戳 )智能工作流對應(yīng)文件main.py線程管理class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 信號量通信 def run(self): while self.running: # 多線程檢測循環(huán) results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) self.frame_received.emit(original_frame, result_frame, detections)七、項目源碼視頻簡介基于深度學(xué)習(xí)YOLOv11的木材缺陷檢測系統(tǒng)YOLOv11YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項目源碼模型_嗶哩嗶哩_bilibili基于深度學(xué)習(xí)YOLOv11的木材缺陷檢測系統(tǒng)YOLOv11YOLO數(shù)據(jù)集UI界面登錄注冊界面Python項目源碼模型