AI助力产品质量检验，基于YOLO实现瓷砖缺陷问题检测识别

news2025/1/16 21:09:57

在我之前的文章中也写过很多关于生产质检相关的实践文章，一直觉得这块是比较有意思的应用方向，做出来的模型能够以一种更加直观贴切的形式展现出来，瓷砖缺陷问题检测识别也是一个比较老的话题了，今天还是想拿出来具体实践做一下，瓷砖里面的缺陷问题有很多种，名称比较专业化，这里我也不是很懂，直接先看下效果：

包含的缺陷类型如下：

光圈瑕疵
浅色块瑕疵
深色点块瑕疵
白色点瑕疵
角异常
边异常

模型这里使用的是yolov5s系列的模型，如下所示：

#Parameters
nc: 6  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32


#Backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]


#Head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

训练数据配置文件如下：

# Dataset
path: ./dataset
train:
  - images/train
val:
  - images/test
test:
  - images/test


# Classes 
names:
  0: GQXC
  1: QSKXC
  2: SSDXC
  3: BSDXC
  4: JYC
  5: BYC

一共包含6种不同类型的问题缺陷。

简单看下数据集：

YOLO格式标注数据：

实例标注数据如下：

2 0.21875 0.678711 0.011719 0.009766
2 0.403809 0.63916 0.010742 0.010742

VOC格式标注数据如下：

实例标注数据如下：

<annotation>
    <folder>CIZHUAN</folder>
    <filename>JPEGImages/3412_4914_5733_1024_1024_0_8192_6000.jpg</filename>
    <source>
        <database>The CIZHUAN Database</database>
        <annotation>CIZHUAN</annotation>
        <image>CIZHUAN</image>
    </source>
    <owner>
        <name>CGB</name>
    </owner>    
    <size>
        <width>1024</width>
        <height>1024</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <segmented>0</segmented>
    
    <object>        
        <name>BSDXC</name>
        <pose>Unspecified</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>
            <xmin>924</xmin>
            <ymin>476</ymin>
            <xmax>939</xmax>
            <ymax>491</ymax>
        </bndbox>
    </object>
    
    <object>        
        <name>JYC</name>
        <pose>Unspecified</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>
            <xmin>916</xmin>
            <ymin>478</ymin>
            <xmax>1008</xmax>
            <ymax>503</ymax>
        </bndbox>
    </object>
    
</annotation>

修改train.py，如下所示：