摘要：开发先进的机械器件识别系统对于提高工业自动化水平和生产效率具有至关重要的意义，本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个机械器件识别系统，并且提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比，给出了不同模型之间的性能指标如mAP、F1 Score等结果分析。文章深入讲解了YOLOv8算法的底层原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并封装成一个基于PySide6的美观UI界面。系统能够精准地检测和分类图像中的机械器件，如轴承、螺栓、法兰、齿轮等多种目标，可选择图片、图片文件夹、视频文件以及开启摄像头检测，包含热力图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数、可视化结果显示等功能；另外设计了基于SQLite数据库的用户注册登录管理界面、可点击按钮切换不同模型、可方便修改的UI界面。本文为深度学习领域的新手提供一份实用指导和参考，完整的代码和数据集已在文章结尾提供链接，便于读者下载和使用。本文结构如下：
文章目录
- 前言
- 1. 数据集介绍
- 2. 系统界面效果
- 3. YOLOv8算法原理
- 4. 代码简介
- 4.1 模型预测
- 4.2 模型训练
- 4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比
- 4.4 代码实现
- 5. 机器器件检测系统实现
- 5.1 系统设计思路
- 5.2 登录与账户管理
- 下载链接
- 6. 总结与展望
- 结束语
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基于YOLOv8/v7/v6/v5的机械器件识别系统演示与介绍（深度学习模型+PySide6界面+训练代码）
前言
机械器件目标检测的研究旨在通过计算机算法自动识别和定位机械器件中的关键部件，为自动化生产和维护提供支持。传统目标检测的研究主要集中在基于特征工程的方法和经典的机器学习算法上。特征工程是指通过提取图像中的各种特征，如边缘、颜色、纹理等，来描述目标的关键信息。早期的方法主要采用手工设计的特征，如Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征等，然后利用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树等进行目标检测。这些方法在一定程度上取得了成功，但在复杂场景和多样性目标的情况下表现不佳。
一种常用的机械器件目标检测方法是基于深度学习的技术，特别是卷积神经网络（CNN）。通过使用深度学习模型，研究者们能够从大量的图像数据中学习到表示机械器件中各个部件的特征，从而实现高效的目标检测。例如，Y. Liu1等人在其研究中提出了一种基于深度学习的机械器件检测方法，该方法通过构建端到端的神经网络，能够在复杂背景和光照条件下准确地检测出机械器件中的关键组件。
此外，一些研究关注于将目标检测技术与三维点云数据相结合，以提高检测的准确性和鲁棒性。例如，Z. Wang2等人提出了一种基于三维点云数据的机械器件目标检测方法，通过融合图像和点云信息，实现了对机械器件中各个部件的精准定位。
You Only Look Once (YOLO) 算法为代表的实时目标检测方法备受关注。YOLO通过将目标检测任务转化为回归问题，实现了在单一前向传播过程中同时完成目标的定位和分类，从而在速度和准确性方面取得了平衡。Redmon3等人于2016年提出的YOLOv2（YOLO9000），通过引入Anchor Boxes和多尺度特征图，进一步提升了目标检测的性能，使得模型能够更好地适应不同尺寸和形状的机械器件。随后，YOLOv3的提出进一步改进了算法的性能。YOLOv34采用了更深的网络结构，并引入了跨尺度连接，有效地提高了对小目标的检测精度，这对于机械器件领域中的微小零件的准确检测至关重要。尽管YOLO算法在速度和准确性上取得了显著进展，但仍然存在对小尺寸目标和遮挡情况的挑战。一些研究者正致力于改进网络结构或者结合其他信息源，以进一步提高机械器件目标检测的鲁棒性和精确度5。
本博客所做的工作是基于YOLOv8算法构建一个机械器件检测系统，展示系统的界面效果，详细阐述其算法原理，提供代码实现，以及分享该系统的实现过程。希望本博客的分享能给予读者一定的启示，推动更多的相关研究。本文的主要贡献如下：
- 采用最先进的YOLOv8算法进行机械器件识别：本文不仅介绍了YOLOv8算法在机械器件识别领域的应用，还通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本的对比分析，突出了YOLOv8在效率和精确度上的显著优势。这一部分为机械器件识别技术的研究和实践提供了新的视角和方法。
- 使用PySide6实现机械器件检测系统：本文中，我将介绍如何使用Python的PySide6库来实现一个具有良好用户界面的机械器件检测系统。通过该系统，用户可以更直观、更方便地进行机械器件检测，这将有助于推广YOLOv8算法的应用，并推动机械器件检测技术的实用化。
- 具有登录管理功能：我将在系统中设计一个登录管理功能，用户需要通过登录才能使用该系统。这将使得系统更加安全，也为后续增加更多个性化功能提供了可能性。
- 对YOLOv8模型的探究：在应用YOLOv8算法进行机械器件检测与识别的同时，我将对该算法的性能进行深入研究，包括对模型的精准度、召回率等关键指标的评估，以及对模型在不同环境和条件下的表现的分析等。这将有助于更深入地理解YOLOv8算法，并为进一步优化和改进该算法提供了基础。
1. 数据集介绍
机械器件目标检测数据集的部分截图如下所示，其中训练集3931张图片，验证集1183张图片、测试集包括800张图片，共计5914张图片构成。机械器件目标检测数据集采用了自动定向操作，将图像的方向自动调整为标准配置。此过程对于包含从各种设备或方向捕获的图像的数据集特别有用，可确保所有图像具有统一的方向，以便进行一致的处理和分析。
下图条显示了数据集中不同类的实例分布，包括轴承、螺栓、法兰、齿轮、螺母和弹簧。齿轮和法兰的实例数量最多，而螺母的实例数量最少。边界框分布图（右上）说明了边界框在图像帧中的分布，大多数框集中在中心，表明对象通常位于图像的中心位置。对象大小分布（右下）图显示对象高度和宽度的分布，在 0 和 1 之间归一化。宽度较小且高度不同的对象明显集中，这意味着数据集中存在许多垂直方向的薄对象。
博主使用的类别代码如下：
Chinese_name = {'bearing': "轴承", 'bolt': "螺栓", 'flange':"法兰", 'gear': "齿轮", 'nut': "螺母", 'spring': "弹簧"}
在机械部件识别系统中设置特定类别，如“轴承”、“螺栓”（螺栓）、“法兰”、“齿轮”（齿轮）、“螺母”（螺母）和“弹簧”（弹簧），它有助于清楚地区分可能在视觉上相似的不同类型的机械部件，这对于库存管理和质量控制等任务至关重要。
2. 系统界面效果
系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。
（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。
（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行机器器件检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。
（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8/v5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。
（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。
3. YOLOv8算法原理
YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种最新的、用于目标检测、图像分类和实例分割任务的先进YOLO模型。YOLOv8与前代产品相比，专注于提高准确性和效率。
YOLOv8的主要特点和改进包括：
- 提高检测速度：YOLOv8 实现了比其他目标检测模型更快的推理速度，同时保持了高精度。
- 对用户友好：YOLOv8 可以在任何标准硬件中成功安装并高效运行。最新的 YOLOv8 实现带来了许多新功能，尤其是用户友好的 CLI 和 GitHub 存储库。
- 无锚点检测：无需手动指定锚点框，从而增强了灵活性和效率。这种省略是有益的，因为锚框的选择可能具有挑战性，并且可能导致早期 YOLO 模型（如 v1 和 v2）的结果欠佳。
YOLOv8的架构和特性包括：
（1）无锚点检测：锚框是一组具有特定高度和宽度的预定义框，用于检测具有所需比例和纵横比的对象类。它们是根据训练数据集中对象的大小选择的，并在检测期间在图像上平铺。YOLOv8是一个无锚点模型，使得YOLOv8更加灵活和高效。
（2）多尺度目标检测：YOLOv8 引入了一个特征金字塔网络。该网络由多个层组成，专门设计用于检测不同尺度的物体。这种多尺度方法增强了模型有效识别图像中不同大小物体的能力。
（3）骨干网：YOLOv8 的骨干是 CSPDarknet53 架构的修改版本，具有 53 个卷积层。它的与众不同之处在于结合了跨阶段的部分连接，增强了层之间的信息流。这种战略设计提高了模型理解图像中复杂模式和关系的能力。
（4）头部：YOLOv8 的头部由多个卷积层组成，后跟全连接层。该段在预测图像中已识别对象的边界框、对象性分数和类概率方面起着至关重要的作用。它充当决策中心，对每一层的模型进行优化预测。
4. 代码简介
在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行机械器件检测的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。
4.1 模型预测
在模型预测部分，首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了众多的视觉处理函数，使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。
import cv2
from ultralytics import YOLO
接着，加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的，可以直接用于目标检测任务。
model = YOLO("./weights/mechanical-yolov8n.pt")
然后，使用OpenCV读取了一个图像文件，这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。
im2 = cv2.imread("test_media/Mechanical_SIXU_A00026.jpg")
在读取了图像文件之后，就可以使用加载的模型对图像进行预测了。在预测过程中，设置置信度阈值为0.25，IoU阈值为0.7，并指定使用CPU进行计算。
results = model.predict(source=im2, conf=0.25, iou=0.7, device="cpu")
最后打印预测结果，并将模型导出为ONNX格式。ONNX是一个开放的模型格式，可以让不同的深度学习框架之间进行模型的交换。
print(results)
path = model.export(format="onnx")
4.2 模型训练
在模型训练部分，首先导入YOLO模型，并加载了预训练的YOLOv8模型。
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('./weights/yolov8s.pt', task='detect')
接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径，使用CPU进行训练，使用2个工作进程加载数据，输入图像的大小为640x640，训练100个epoch，每个批次的大小为8，训练任务的名称为"Mechanical’。
results = model.train(
data='./datasets/Mechanical/mechanical.yaml',
device='cpu',
workers=2,
imgsz=640,
epochs=100,
batch=8,
name='Mechanical'
)
在深度学习中，我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。在训练结束后，我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练机器器件目标检测过程中训练情况截图，以及损失函数曲线图，展示了模型在训练和验证过程中的性能指标变化。
下图中显示了模型的损失函数（box_loss、cls_loss、df1_loss）在训练和验证过程中的变化情况。首先，我们注意到训练和验证的边界框损失（train/box_loss, val/box_loss）随着训练的进行稳定下降，这表明模型在识别物体的位置上逐渐提高了精度。同样，分类损失（train/cls_loss, val/cls_loss）和目标损失（train/obj_loss, val/obj_loss）也显示出类似的下降趋势，这意味着模型在分辨不同的物体类别以及在检测物体方面的能力也在不断提高。
接着看精度和召回率（metrics/precision, metrics/recall），它们反映了模型识别正类的能力。精度表示模型预测为正类的样本中，真正为正类的比例；召回率则表示所有正类样本中，模型能够正确预测出来的比例。YOLOv8在这两个指标上都表现得相当好，特别是召回率接近或达到了0.85以上，这表明模型能够很好地检测出大部分的正样本。
在更细致的性能指标上，我们可以看到平均精度均值（metrics/mAP50, metrics/mAP50-95）也随着训练的进行而稳步提升。mAP50是指在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度，而mAP50-95则是在IoU阈值从0.5到0.95（以0.05为间隔）的平均精度，它更全面地考量了模型对物体定位精度的要求。在我们的例子中，mAP50保持在较高水平，而mAP50-95的提升说明模型在更严格的IoU阈值下也具有较好的性能。
精确度-召回率曲线（Precision-Recall Curve）是评估分类任务，特别是在数据集类别不平衡时的常用方法。曲线下的面积被称为平均精度（Average Precision, AP），而所有类别的平均精度的均值被称为mean Average Precision（mAP）。图中还特别标注了在IoU（Intersection over Union）阈值为0.5时的mAP值。
从图中可以看出，不同类别的物体检测模型的表现存在显著差异。例如，“flange”类别的AP值为0.968，这表明模型对于“flange”的检测既准确又完整。换句话说，当模型标记一个图像区域为“flange”时，这个判断很可能是正确的（高精确度），同时模型能够找到大部分“flange”的实例（高召回率）。这可能意味着“flange”在图像中具有独特且容易辨识的特征，使得模型能够很好地学习如何识别它。相反，对于“gear”类别，AP值为0.849，这是所有类别中最低的。这可能表明“gear”的视觉特征不如“flange”那样显著，或者在训练数据中“gear”的示例不足以让模型学习到可靠的检测规则。这也可能是因为“gear”在不同图像中的变化更大，使得模型难以准确检测所有的“gear”实例。其他类别如“bearing”、“bolt”、“nut”和“spring”，它们的AP值分别为0.902、0.874、0.935和0.901，都表现出较高的精确度和召回率，但仍有改进空间。特别是“bolt”，其AP值相对较低，表明在某些情况下模型可能会错过一些“bolt”实例或错误地将其他物体识别为“bolt”。
整体而言，所有类别的mAP为0.905，这是一个相当高的值，表明模型在大多数情况下都能够可靠地识别和检测目标对象。然而，仍然有优化的余地。为了进一步提高模型的性能，我们可以考虑采取以下策略：增加训练数据中的多样性，特别是对于表现较差的类别；使用数据增强技术来模拟不同的环境条件；调整模型结构或参数以更好地捕捉复杂特征；或者在训练时采用更精细的标注，尤其是在对象边界上的标注。
4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比
（1）实验设计：
本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在机械器件目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含机械器件的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。
| 模型 | 图像大小 (像素) | mAPval 50-95 | CPU ONNX 速度 (毫秒) | A100 TensorRT 速度 (毫秒) | 参数数量 (百万) | FLOPs (十亿) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv5nu | 640 | 34.3 | 73.6 | 1.06 | 2.6 | 7.7 |
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv6N | 640 | 37.5 | - | - | 4.7 | 11.4 |
| YOLOv7-tiny | 640 | 37.4 | - | - | 6.01 | 13.1 |
（2）度量指标：
- F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
- mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。
| 名称 | YOLOv5nu | YOLOv6n | YOLOv7-tiny | YOLOv8n |
|---|---|---|---|---|
| mAP | 0.908 | 0.906 | 0.886 | 0.905 |
| F1-Score | 0.86 | 0.85 | 0.84 | 0.85 |
（3）实验结果分析：
在深度学习领域，持续的算法迭代和更新是提升模型性能的关键途径。我们通过在相同的数据集上实施一系列实验，旨在比较和评估不同版本的YOLO模型——包括YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n——在机械器件识别任务上的性能。实验的设计和目的是为了明确各版本模型在准确性和检测效率上的差异，以便为实际应用提供更具指导性的见解。
在这个实验中，YOLOv5nu以0.908的mAP得分领先，显示出极高的识别精确度，这表明它在综合识别各类机械器件方面表现最佳。紧随其后的是YOLOv6n和YOLOv8n，分别以0.906和0.905的得分表现出几乎相当的高精度，而YOLOv7-tiny则以0.886的得分稍显逊色，这可能是由于其“tiny”版本在模型轻量化的同时牺牲了一定的识别准确性。
YOLOv5nu的F1-Score为0.86的得分领先，证明了它不仅识别精确，而且在避免漏检和误检方面也表现优异。YOLOv6n和YOLOv8n以0.85的F1-Score紧跟其后，显示出它们也能够达到很好的平衡。YOLOv7-tiny的F1-Score为0.84，略低于其他版本，但考虑到其为轻量化设计，这一性能仍然十分可观。
通过对这四种YOLO版本的比较，我们可以发现，尽管它们在性能上各有千秋，但整体而言，YOLOv5nu在我们的实验设置中表现最为出色，无论是在mAP还是F1-Score上都略微领先。这可能归因于YOLOv5nu的架构优化和特征提取能力，使其在复杂的机械器件识别任务中能够更准确地识别和定位对象。
然而，YOLOv6n和YOLOv8n的表现也非常接近，并且与YOLOv5nu的差距微乎其微，这说明了YOLO算法的新版本在保持高精度的同时，也在不断优化和改进以适应不同的应用需求。YOLOv7-tiny虽然在性能上稍逊一筹，但作为一个轻量级模型，它在快速识别和运行效率方面可能更具优势，尤其适用于对速度要求更高的场景。
综上所述，选择哪个版本的YOLO用于机械器件识别系统，应根据实际应用场景的具体需求来定。如果对识别精度有极高要求，YOLOv5nu可能是最佳选择；如果需要在高精度和高速度之间找到平衡点，那么YOLOv6n或YOLOv8n可能更适合；而对于需要在边缘设备上运行的应用，YOLOv7-tiny则可能是一个更加合适的选择。
4.4 代码实现
在这一节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8实现摄像头画面中机器器件识别的代码实现。这个实现主要包括创建主窗口、处理每一帧图像、加载模型、开始处理媒体流等步骤。
在实时机器器件检测系统中，结合YOLOv8模型和一系列开源库，如OpenCV、QtFusion和PySide6等，来实现主窗口的展示、摄像头帧的处理以及机器器件的检测和标注等功能。
（1）导入必要的模块和配置
import random # 用于生成随机颜色
import sys # 用于访问Python解释器相关的功能
import time # 用于记录操作所需的时间
from QtFusion.config import QF_Config
import cv2 # OpenCV库，用于图像处理
from QtFusion.widgets import QMainWindow # 用于创建GUI窗口
from QtFusion.utils import cv_imread, drawRectBox # 辅助函数，用于图像读取和绘制
from PySide6 import QtWidgets, QtCore # 构建图形用户界面
from QtFusion.path import abs_path
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector # YOLOv8模型，用于目标检测
QF_Config.set_verbose(False)
这一部分代码主要负责导入各种模块。random用于随机颜色生成，sys和time分别用于系统操作和时间处理。cv2是图像处理的核心，而QtFusion和PySide6则用于构建用户界面。YOLOv8Detector是进行目标检测的关键类。
（2）定义类别和模型
cls_name = ["轴承", "螺栓", "法兰", "齿轮", "螺母", "弹簧"] # 定义识别的目标类别
colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(cls_name))] # 生成随机颜色
model = YOLOv8Detector() # 初始化YOLOv8模型
model.load_model(abs_path("weights/mechanical-yolov8n.pt", path_type="current")) # 加载模型权重
在这里，cls_name定义了要识别的机械零件类型。colors为每种类型生成随机颜色，用于检测结果的可视化。model是我们的YOLOv8检测器，用于加载并运行目标检测模型。
（3）创建主窗口
class MainWindow(QMainWindow): # 自定义主窗口类
def __init__(self): # 构造函数
super().__init__() # 调用父类构造函数
self.resize(850, 500) # 设置窗口大小
self.label = QtWidgets.QLabel(self) # 创建标签用于显示图像
self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500) # 设置标签位置和大小
def keyPressEvent(self, event): # 键盘事件处理
if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q: # 按下Q键时
self.close() # 关闭窗口
MainWindow类继承自QMainWindow，用于创建GUI窗口。在构造函数中，我们设置窗口大小并创建一个标签来显示图像。keyPressEvent方法允许用户通过按下“Q”键来关闭窗口。
（4）主程序流程
if __name__ == '__main__':
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) # 初始化Qt应用
window = MainWindow() # 创建主窗口实例
img_path = abs_path("test_media/Mechanical_SIXU_A00026.jpg") # 定义图像路径
image = cv_imread(img_path) # 读取图像
image = cv2.resize(image, (850, 500)) # 调整图像大小以适应窗口
pre_img = model.preprocess(image) # 图像预处理
t1 = time.time() # 记录开始时间
pred, superimposed_img = model.predict(pre_img) # 进行目标检测
t2 = time.time() # 记录结束时间
print("推理时间: %.2f" % (t2 - t1)) # 打印推理时间
det = pred[0] # 获取检测结果
if det is not None and len(det):
det_info = model.postprocess(pred) # 后处理
for info in det_info: # 遍历检测到的每个对象
name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']
label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100) # 生成标签
image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id]) # 绘制边界框和标签
window.dispImage(window.label, image) # 在窗口中显示图像
window.show() # 显示窗口
sys.exit(app.exec()) # 启动事件循环
在主程序中，我们首先初始化Qt应用和主窗口。接着，读取并处理图像，使用YOLOv8模型进行目标检测，并在检测到的目标周围绘制边界框和标签。最后，图像被显示在GUI窗口中。
在此，"mechanical-yolov8n.pt"是经过大量机器器件图像训练得到的模型权重文件，而model.names则包含了模型可以识别的所有机器器件类别的名称。这就是实现实时机器器件检测系统的完整代码，整个过程包括了数据预处理、YOLOv8模型预测、结果后处理和可视化等步骤，结构清晰，逻辑简洁。通过这样的方式，可以实现对摄像头捕获的画面进行实时的机器器件识别和标注。
5. 机器器件检测系统实现
在实现一款实时机器器件检测与识别系统时，采用面向对象的设计思路，依赖Python语言和多种开源库如Pyside6、QtFusion、Pytorch等。其中，重要的MainWindow类是系统的主体，负责提供用户界面来控制输入源、进行机器器件检测与识别，并展示检测结果。以下将详细介绍其设计思路、架构设计以及整个流程。
5.1 系统设计思路
MainWindow类的主要目标是提供一个用户友好的交互式机器器件检测与识别系统。为了实现这个目标，采取了将界面、媒体处理和模型集成在一起的设计思路。通过对象组合的方式，将不同的处理器和模型组织在一起，让每个功能模块都能独立进行，同时，还利用信号和槽机制来进行模块间的交互和数据传递。
架构设计
在MainWindow类的架构设计中，采用了处理层、界面层、控制层的设计模式。
- 处理层（Processing Layer）：此部分由YOLOv8Detector类实现的预训练模型和相关方法组成，负责进行花卉的检测和识别。
- 界面层（UI Layer）：此部分由由Ui_MainWindow类生成的用户界面组成，包含各种用户交互元素，如按钮、标签和表格等。
- 控制层（Control Layer）：此部分由MainWindow类实现的槽函数和其他方法组成，响应用户的操作并控制媒体处理器和模型的行为。
系统流程
以下是机器器件检测系统的工作流程：
- 用户打开应用程序，创建MainWindow类的实例，并初始化界面和相关参数。
- 用户通过界面操作选择摄像头、视频或图像作为输入源。
- 根据用户选择的输入源，调用相应的处理器和方法进行媒体处理和检测。
- 当媒体输入启动成功后，进入循环处理帧的流程：
- 对每一帧图像进行预处理。
- 使用YOLOv8模型对图像进行机器器件检测和识别，得到检测结果。
- 根据检测结果更新界面的显示，包括绘制检测框、更新表格数据和条形图等。
- 用户可通过按钮进行保存检测结果、显示作者信息和版本信息等操作。
- 用户可通过控制按钮来控制摄像头、视频和图像的启动和停止。
- 用户可通过表格和下拉菜单选择特定的检测结果进行查看和分析。
5.2 登录与账户管理
本系统还配备了一个基于SQLite的用户登录界面，提供了账户注册、密码修改、头像设置、账户注销和重新登录等功能。这些功能为每个用户创建了一个独立的空间，用户可以在其中保存和管理自己的检测结果和设置。
通过用户界面，用户可以轻松完成账户的注册和登录操作，然后进入主界面进行机器器件检测。用户还可以在登录界面进行密码修改、头像设置和账户注销等操作。这些功能为用户提供了便利的个性化服务，让用户能够更好地使用花卉检测系统。
通过以上的设计和实现，机器器件检测系统具备了导入各类深度学习模型，实现多物体识别和检测的能力。主界面中实时显示包括检测框、类别及置信度等信息；支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入，能实时识别并记录。还设计了用户登录界面，提供账户注册、密码修改、头像设置、账户注销和重新登录等功能，满足用户在实时目标检测场景下的需求。
下载链接
若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：
完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1gw4m1Z7rn/
在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；
离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）
6. 总结与展望
在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的实时机械器件检测系统。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的机械器件检测和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。
该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。
在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。
结束语
由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。
Y. Liu, et al., “A Deep Learning-Based Approach for Mechanical Part Detection,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 15, no. 6, pp. 3457-3465, 2019. ↩︎
Z. Wang, et al., “Mechanical Part Detection Using Fusion of Image and Point Cloud Data,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 63, 2020, doi: 10.1016/j.rcim.2019.102001. ↩︎
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Redmon, J., & Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An Incremental Improvement. arXiv preprint arXiv:1804.02767. ↩︎
Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., & Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934. ↩︎
