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文章目录
- 一项目简介
- 二、功能
- 三、系统
- 四. 总结
一项目简介
深度学习技术在计算机视觉领域的应用为表面缺陷检测系统的发展提供了强大的推动力。本文将介绍基于YoloV5的钢材表面缺陷检测系统，该系统融合了先进的深度学习算法，实现了高效而准确的缺陷检测。
YOLOv5（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其第五个版本在速度和准确性方面都有显著的改进。该算法通过将整个图像划分为网格并在每个网格上执行一次检测，从而实现实时目标检测。YoloV5的模型结构采用深度卷积神经网络（CNN），在大规模数据集上进行训练，以便识别和定位多个目标类别。
二、功能
环境：Python3.8、OpenCV4.5.5.、Torch1.8.1、PyCharm
简介：深度学习之基于YoloV5钢材表面缺陷检测(夹杂、划痕、裂纹) 支持图像、视频、实时检测
三、系统
四. 总结
基于YoloV5的钢材表面缺陷检测系统的应用为工业领域提供了一种高效而可靠的质量控制手段。这个系统在生产线上实现实时缺陷检测，有助于提高生产效率和产品质量，为工业自动化领域带来了新的可能性。
