基于YOLOv8的工业织物瑕疵检测识别｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程

基本功能演示

https://www.bilibili.com/video/BV1G1r6BuEga/

源码在哔哩哔哩视频简介处。

项目摘要

在纺织制造与高端材料加工过程中，织物表面瑕疵直接影响产品质量等级与出厂合格率。尤其对于 C1 类高精细织物（如粘胶纤维、丝绸等），其表面纹理极弱、结构特征不明显，传统基于规则或人工经验的检测方法在复杂光照与高速产线条件下，往往难以实现稳定、精准的瑕疵识别。

本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，构建了一套 工业织物瑕疵智能检测与识别系统，面向弱纹理背景下的织物表面缺陷场景，实现对 洞（Hole）、异物（Foreign Object）、油斑（Oil Stain）、织线错误（Weaving Defect） 四类典型工业瑕疵的自动检测与定位。系统集成 PyQt5 图形化界面，支持图片、文件夹、视频及摄像头等多种输入方式，便于在实验环境与实际产线场景中使用。

项目提供 完整可运行源码、标准化标注数据集、训练权重文件以及详细的训练与部署说明，实现从模型训练到检测应用的完整闭环，适用于工业视觉检测研究、质量控制系统原型开发及相关课程与毕业设计。

前言

随着制造业向高端化与智能化方向持续升级，基于计算机视觉的自动缺陷检测已成为工业质量控制中的核心技术之一。相比具有明显纹理与结构特征的金属或印刷表面，高精细织物表面往往呈现弱纹理、低对比度、特征细微等特点，对检测算法的特征提取能力与鲁棒性提出了更高要求。

在实际生产中，洞、油斑或织线错误等缺陷尺寸较小、形态多变，且在不同光照条件下视觉特征差异明显，传统机器视觉方法依赖人工设定阈值与规则，泛化能力有限。而深度学习目标检测模型，尤其是以 YOLO 系列为代表的端到端检测框架，在复杂背景与小目标检测任务中展现出显著优势。

YOLOv8 在网络结构设计、特征融合与训练策略方面进行了多项优化，在保证检测精度的同时兼顾推理速度与工程可部署性，非常适合工业产线实时或准实时检测需求。本项目结合真实工业织物瑕疵数据，对 YOLOv8 在弱纹理缺陷检测场景下的应用进行系统化实践，为工业视觉检测提供可复现的工程参考。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1. 多类别工业织物瑕疵检测

系统基于 YOLOv8 目标检测模型，实现对工业织物表面多种缺陷的自动识别与定位，支持以下四类瑕疵：

• Hole（洞）
• Foreign Object（异物）
• Oil Stain（油斑）
• Weaving Defect（织线错误）

检测结果以边界框形式叠加显示在原始图像或视频画面上，并同步标注瑕疵类别与置信度，便于质量检测人员快速判断缺陷类型与位置。

2. 多输入源缺陷检测模式

系统支持多种输入方式，满足不同应用阶段的检测需求：

• 单张图片检测：用于样本分析与算法验证
• 图片文件夹批量检测：适用于离线质量抽检
• 视频文件检测：模拟连续产线检测过程
• 实时摄像头检测：满足工业现场在线检测需求

所有检测模式均可通过图形界面一键切换，无需修改代码。

3. PyQt5 工业视觉检测界面

项目基于 PyQt5 构建桌面端可视化界面，主要功能包括：

• 模型权重加载与管理
• 检测模式与输入源选择
• 实时检测画面显示
• 缺陷识别结果与运行状态提示

该界面降低了模型使用门槛，使算法工程人员与现场技术人员均可快速完成检测任务。

4. 完整训练流程与工程复现能力

项目提供完整的 YOLOv8 训练与推理流程，包含：

• 标准 YOLO 格式的工业织物瑕疵数据集
• 类别配置文件与训练参数示例
• 模型训练、验证与测试脚本
• 训练完成的权重文件与推理程序

用户可基于现有数据进行二次训练或扩展新瑕疵类别，具备良好的工程扩展性与研究价值。

5. 实际检测效果说明

在弱纹理、高相似度背景的工业织物图像中，系统能够稳定检测不同类型的细微瑕疵，对小尺寸缺陷与低对比度异常具有较好的识别能力，适用于织物质量检测、生产过程监控及缺陷数据统计分析等工业应用场景。

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务
• 支持Anchor-Free检测
• 支持可扩展的Backbone和Neck结构
• 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；
• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；
• weights/best.pt：最佳模型权重；
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1G1r6BuEga/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本文围绕 基于 YOLOv8 的工业织物瑕疵检测识别系统，从数据集特点、模型选型到系统工程实现进行了系统性阐述。项目针对 C1 类高精细、弱纹理织物表面这一工业视觉中的典型难点场景，实现了对 洞、异物、油斑及织线错误 等多类微小缺陷的自动检测与精准定位，有效提升了织物质量检测的稳定性与一致性。

在工程实践层面，项目不仅验证了 YOLOv8 在弱纹理缺陷检测任务中的适用性，还通过 PyQt5 图形化界面将算法能力转化为可直接使用的检测工具，支持多输入源与完整训练流程，具备良好的可复现性与可扩展性。整体方案可作为工业视觉检测、制造业质量控制系统原型以及相关教学与科研实验的参考实现，为推动传统织物检测向智能化、自动化方向升级提供了可落地的技术路径。