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摘要

本文详细介绍基于YOLOv5/v6/v7/v8的布匹缺陷检测系统的完整实现，涵盖数据集准备、模型训练、系统实现和部署应用。布匹缺陷检测在纺织工业质量控制中具有重要应用价值，传统的人工检测方法效率低且容易出错。基于深度学习的自动检测系统能够显著提高检测效率和准确性。本文将提供完整的代码实现，并展示一个基于PySide6的用户友好界面。

1. 引言

1.1 研究背景

纺织工业是全球重要的制造业之一，布匹质量直接影响到最终产品的品质。在布匹生产过程中，由于机械故障、原材料问题或工艺参数不当，会产生各种类型的缺陷，如破洞、污渍、色差、经纬疏密不均等。传统的人工检测方法存在以下问题：

• 检测效率低下，依赖工人经验

• 长时间工作易疲劳，导致漏检和误检

• 标准不一致，缺乏客观性

1.2 深度学习在工业缺陷检测中的应用

近年来，深度学习技术，特别是目标检测算法，在工业缺陷检测领域取得了显著进展。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高速度和良好的检测精度，成为工业视觉检测的热门选择。

2. 相关工作

2.1 YOLO算法发展历程

• YOLOv5：Ultralytics公司推出的改进版本，具有优秀的性能和易用性

• YOLOv6：美团视觉智能部研发，专注工业应用

• YOLOv7