基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集

1. 引言

1.1 背景介绍

焊接是现代工业制造中的重要工艺之一，其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而，由于焊接工艺的复杂性，在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷，如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量，还可能导致严重的安全事故。因此，如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。

传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下，而且受主观因素影响较大，无法满足现代工业对高精度、高效率检测的需求。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于目标检测的自动化焊缝缺陷检测方法逐渐成为研究热点。

目录

1. 引言

1.1 背景介绍

1.2 项目目标

2. 技术方案

2.1 系统架构

2.2 YOLOv10简介

3. 数据集构建与处理

3.1 数据来源

3.2 数据标注

3.3 数据增强

3.4 数据划分

4. 模型训练与优化

4.1 环境配置

4.2 YOLOv10配置文件

4.3 模型训练

4.4 模型优化

5. UI界面设计与实现

5.1 界面设计

5.2 核心代码实现

6. 系统评估与测试

6.1 测试环境

6.2 性能指标

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1.2 项目目标

本文提出了一种基于深度学习的焊缝缺陷检测系统。采用最新的YOLOv10模型，结合自定义的焊缝缺陷数据集，实现对多种焊缝缺陷类型的实时检测。通过设计友好的用户界面（UI），使得该系统在实际工业场景中具有良好的可用性和可操作性。

主要目标包括：

• 构建高质量的焊缝缺陷数据集。

• 利用YOLOv10模型实现焊缝缺陷的高