《工业质检：基于YOLOv5的缺陷检测系统》

《工业质检：基于YOLOv5的缺陷检测系统》

项目简介：

本项目针对制造业质检场景，开发了一套基于深度学习的工业视觉检测系统。项目以YOLOv5算法为核心，通过迁移学习和数据增强技术，实现了对微小缺陷的高精度识别。系统在金属零件表面划痕检测任务中达到98.7%的准确率，较传统人工检测效率提升20倍。

技术实现上，项目团队攻克了三大难点：

1. 小样本优化：针对工业缺陷样本少的问题，采用GAN生成合成数据，使训练样本扩充至原有数据的5倍

2. 实时性保障：通过模型剪枝和TensorRT加速，在Jetson边缘设备上实现200FPS的检测速度

3. 多尺度适应：改进特征金字塔结构，使系统能同时检测0.1mm-5mm不同尺度的缺陷

项目特色在于：

• 首创”检测-分类-定位”三阶段处理流程，支持17类常见工业缺陷识别

• 开发了可视化质检平台，实时显示缺陷热力图和统计报表

• 系统已部署在3家汽车零部件工厂，累计减少质检成本300万元/年

学员通过本项目可掌握工业AI落地的完整方法论，包括数据采集、模型优化和嵌入式部署等核心技能。项目代码已适配主流工业相机协议，可直接应用于实际产线。