基于深度学习YOLOv8的工业金属缺陷检测金属表面缺陷识别工业金属质量检测模型

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基于深度学习YOLOv8的工业金属缺陷检测金属表面缺陷识别工业金属质量检测模型-创享日记
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基于深度学习YOLOv8的工业金属缺陷检测金属表面缺陷识别工业金属质量检测模型-创享日记

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1、训练轮数:150轮
2、精确率:71.6%
3、基于YOLOv8训练的可以识别10种工业金属表面缺陷:

冲孔:在钢带的生产线上,冲孔是一道常见工序,旨在根据产品规格打造孔洞。但机械故障有时会像 “调皮鬼” 一样捣乱,引发不必要的冲孔,导致冲孔缺陷出现。原本精密的钢带,多了这些不该有的冲孔,不仅影响外观,更可能对后续的组装、使用造成阻碍,降低产品整体质量。

焊缝:带钢更换时,需将两卷带钢焊接,焊缝由此而生。严格意义上讲,它不算传统缺陷,却如同一个需要重点 “照顾” 的特殊标记。在后续切割环节,若不能精准检测与跟踪,一旦切割位置偏差,产品的尺寸精度、结构强度都会大打折扣,甚至可能埋下安全隐患。

新月形缝隙:钢带生产中的切割环节,偶尔会出现类似半个圆的月牙形间隙,这便是让人头疼的月牙形缝隙缺陷。这些缝隙好似隐藏在暗处的 “小陷阱”,使钢带在受力时,应力集中于此,极大削弱钢带强度,在一些对强度要求苛刻的应用场景,如桥梁建筑、机械承重部件中,哪怕细微的缝隙都可能引发严重后果。

水斑:生产过程中的干燥环节,常常会催生水斑。由于不同产品、工艺对表面质量要求各异,水斑因其对比度低,还爱和油斑等缺陷 “撞脸”,极易被误测,给质量把控带来不小挑战。在电子设备散热片、光学仪器外壳等对表面平整度、光洁度要求极高的产品上,水斑会影响散热效率、光学性能,降低产品性能表现。

油斑:机械润滑剂污染是油斑产生的主因,它们就像一块块难看的 “污渍”,附着在金属表面,极大影响产品外观,还可能渗透进材料内部,侵蚀金属基体,加速腐蚀进程。对于汽车车身、精密仪器外壳等注重外观的产品,油斑的出现无疑是严重的质量瑕疵。

丝斑:带材表面呈现出局部或连续的波浪状斑块,犹如丝绸的褶皱,这就是丝斑。它在上下表面随机出现,且沿带材长度方向密度不均。主要源于辊子温度、压力不均衡,致使带材在轧制过程中受力不均。在高精度的金属箔材、电子芯片封装材料生产中,丝斑会导致材料厚度不均,电学性能不稳定,严重影响产品良品率。

夹杂物:作为金属表面典型缺陷,夹杂物常以小斑点、鱼鳞状、条状、块状等不规则形态,散布在带钢上下表面,或局部聚集,或零星散落,还伴有粗糙麻点。部分夹杂物结构松散,易脱落形成碎屑,有的则被紧紧压入板内。在航空航天、高端电子等领域,这些夹杂物会成为裂纹源,在高温、高压、高应力环境下,引发材料断裂,危及整个系统安全。

轧坑:钢板表面周期性隆起或凹坑,呈点状、片状或条状分布,这是轧制坑的显著特征。多因工作辊或张力辊受损,表面不平整,在轧制时 “印” 在钢板上。在建筑用钢板、工业管道制造中,轧坑会降低板材承载能力,引发应力集中,缩短使用寿命,甚至导致结构失效。

折痕:折痕是一种垂直横向折痕,间距或规则、或凌乱,横跨带钢或现身边缘。开卷过程中,板带沿移动方向局部屈服是其主要成因。在金属卷材加工,如彩钢板生产、金属包装材料制造时,折痕不仅破坏板材平整度,影响后续加工成型,还会降低产品包装防护性能。

腰部折痕:缺陷部位褶皱明显,形似皱纹,直观展现出局部变形过度。这通常归咎于材料低碳特性,在加工过程中,材料刚性不足,无法承受外力塑形,从而产生褶皱。对于汽车覆盖件、高端家电外壳等对造型精度、外观质量要求苛刻的产品,腰部折痕会使产品表面凹凸不平,严重影响美观与装配精度。

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