基于改进YOLOv5的轴承表面缺陷测量系统

 ## 1.研究背景 随着工业化进程的不断推进，机械设备在生产过程中扮演着至关重要的角色。而轴承作为机械设备中的重要组成部分，其运行状态的稳定性直接影响到整个设备的性能和寿命。然而，由于长时间的运行和各种外界因素的影响，轴承容易出现各种缺陷，如磨损、裂纹、断裂等。因此，开发一种高效准确的轴承缺陷检测系统对于确保机械设备的正常运行和提高生产效率具有重要意义。 传统的轴承缺陷检测方法主要依赖于人工目视检查或使用特定的仪器设备进行检测。然而，这些方法存在着许多问题。首先，人工目视检查需要大量的人力资源和时间，且存在主观性和疲劳度的问题，容易导致漏检和误检。其次，特定的仪器设备通常价格昂贵，操作复杂，需要专业技能和经验，不适用于大规模的生产环境。因此，研究开发一种自动化、高效准确的轴承缺陷检测系统成为迫切需求。 近年来，深度学习技术的快速发展为轴承缺陷检测提供了新的解决方案。YOLOv5（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高效、准确和实时的特点。相比于传统的目标检测算法，YOLOv5在速度和精度上都有显著的提升，适用于复杂场景下的目标检测任务。因此，将YOLOv5应用于轴承缺陷检测系统中，可以有效地提高检测的准确性和效率。 # 2.研究意义： 基于YOLOv5轴承缺陷检测系统的研究具有以下几个方面的意义： 1. 提高轴承缺陷检测的准确性：传统的轴承缺陷检测方法容易受到人为因素的影响，而基于YOLOv5的自动化检测系统可以减少人为干扰，提高检测的准确性和一致性。 2. 提高轴承缺陷检测的效率：基于YOLOv5的检测系统可以实现实时检测，大大缩短了检测时间，提高了生产效率。同时，该系统可以自动化地进行检测，减少了人力资源的消耗。 3. 降低轴承缺陷检测的成本：传统的轴承缺陷检测方法需要昂贵的仪器设备和专业技能，而基于YOLOv5的检测系统可以通过普通的摄像设备实现，降低了检测的成本。 4. 推动深度学习技术在工业领域的应用：基于YOLOv5的轴承缺陷检测系统是深度学习技术在工业领域的一次成功应用，将为其他领域的自动化检测和智能化生产提供借鉴和参考。 # 3.图片演示    # 4.视频演示 [基于改进YOLOv5的轴承表面缺陷测量系统（部署教程＆源码）_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1HN411B7Hi/?vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) ## 5.核心代码讲解 #### 5.1 anchor.py ```python import torch from models.experimental import attempt_load class ModelAnalyzer: def __init__(self, model_path): self.model_path = model_path def load_model(self): model = attempt_load(self.model_path, map_location=torch.device('cpu')) return model def get_anchor_grid(self, model): m = model.module.model[-1] if hasattr(model, 'module') else model.model[-1] return m.anchor_grid # Usage model_path = './best.pt' analyzer = ModelAnalyzer(model_path) model = analyzer.load_model() anchor_grid = analyzer.get_anchor_grid(model) print(anchor_grid) ``` 这个程序文件名为anchor.py，主要功能是加载模型并打印出模型中的anchor_grid。 程序首先导入了torch库和attempt_load函数，attempt_load函数是从models.experimental模块中导入的。然后，程序使用attempt_load函数加载了一个模型，模型文件路径为'./best.pt'，并将模型加载到CPU上。 接下来，程序使用条件语句判断模型是否有module属性，如果有，则取出模型的最后一层，并赋值给变量m；如果没有module属性，则直接取出模型的最后一层，并赋值给变量m。 最后，程序打印出变量m的anchor_grid属性。 #### 5.2 deep sort.py ```python import os import shutil class ImageClassifier: def __init__(self, path): self.path = path def classify_images(self): result = os.listdir(self.path) if not os.path.exists('./train'): os.mkdir('./train') if not os.path.exists('./train/1'): os.mkdir('./train/1') if not os.path.exists('./test'): os.mkdir('./test') if not os.path.exists('./test/1'): os.mkdir('./test/1') num = 0 for i in result: num += 1 if num % 3 == 0: shutil.copyfile(self.path + '/' + i, './train/1' + '/' + i) if num % 3 == 1: shutil.copyfile(self.path + '/' + i, './train/1' + '/' + i) if num % 3 == 2: shutil.copyfile(self.path + '/' + i, './test/1' + '/' + i) print('分类完成') path = './Temporary_folder' classifier = ImageClassifier(path) classifier.classify_images() ``` 这个程序文件名为deep_sort.py，它的功能是将指定文件夹中的图片进行分类。程序首先导入了cv2和numpy库，并设置了一个路径变量path，用于存放需要进行图像增强的图片文件夹。然后使用os库的listdir函数读取文件夹内的文件，并将结果保存在result变量中。接下来，程序判断是否存在train和test文件夹，如果不存在则创建它们，再在train和test文件夹下分别创建1文件夹。然后，程序使用一个循环遍历result中的每个文件，通过判断num除以3的余数来决定将文件复制到train/1文件夹还是test/1文件夹中。最后，程序输出"分类完成"的提示信息。 #### 5.3 example.py ```python import detect import os import shutil class YOLOv5v6Detector: def __init__(self, model_path, test_folder, temp_folder): self.model_path = model_path self.test_folder = test_folder self.temp_folder = temp_folder def detect_objects(self): result = detect.det_yolov5v6(self.model_path, self.test_folder, self.temp_folder) return result # Example usage detector = YOLOv5v6Detector('./best.pt', './test', './Temporary_folder') result = detector.detect_objects() ``` 这个程序文件名为example.py，它包含了以下几个部分的代码： 1. 导入模块：程序首先导入了名为detect的模块，以及os和shutil模块。 2. 定义变量：程序定义了一个名为result的变量。 3. 调用函数：程序调用了detect模块中的det_yolov5v6函数，并传入了三个参数：'./best.pt'、'./test'和'./Temporary_folder'。这个函数的作用是使用指定的模型文件'./best.pt'对'./test'目录中的图像进行目标检测，并将结果保存到'./Temporary_folder'目录中。 4. 注释：程序中有一行被注释掉的代码#print(result)。 总体来说，这个程序的功能是使用Yolov5v6模型对指定目录中的图像进行目标检测，并将结果保存到指定目录中。 #### 5.4 hubconf.py ```python import torch class YOLOv5: def __init__(self, name='yolov5s', pretrained=True, channels=3, classes=80, autoshape=True, verbose=True, device=None): self.name = name self.pretrained = pretrained self.channels = channels self.classes = classes self.autoshape = autoshape self.verbose = verbose self.device = device self.model = self._create_model() def _create_model(self): from pathlib import Path from models.yolo import Model from models.experimental import attempt_load