基于YOLO的瓷砖缺陷检测系统设计与实现（附数据集+源码）

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一、引言

瓷砖生产过程中，表面缺陷检测是质量控制的核心环节。传统人工检测存在效率低、漏检率高的问题。本文介绍一套基于YOLO算法的瓷砖缺陷检测系统，结合PyQt5构建工业级GUI界面，实现自动化检测+可视化分析+批量处理的全流程解决方案。系统核心优势：

• YOLOv5模型平均精度(mAP@0.5)达96.2%

• 单张图像检测耗时≤120ms（NVIDIA T4 GPU）

• 支持批量处理200+图像/分钟

• 检测结果可视化与统计报告一键生成

二、系统架构设计

系统采用分层架构设计，分为三个核心模块：

1. 算法层

• YOLOv5模型：基于PyTorch框架，加载预训练权重best.pt

• 缺陷检测器：封装为DefectDetector类，提供detect()接口