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【yolo破损纸板

花匠小妙招
2024-12-29 16:25

基于YOLOv11的包装盒纸板破损缺陷检测系统

xiaoxingkongyuxi的博客

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随着技术的发展，未来的改进将进一步提升系统的精确度和实用性，为工业界带来更大的价值。基于YOLOv11的包装盒纸板破损缺陷检测系统（包含详细的完整的程序和数据）_yolo包装盒设计缺陷资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/89887007。该系统能够实时检测包装盒的破损情况，有效减少人工检测的成本，提升生产线的效率和质量控制。该系统通过深度学习技术，不仅提高了检测的速度与准确性，还为后续工业应用提供了良好的基础。YOLO算法快递包裹-包装纸盒质量好坏检测数据集+近1000数据

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YOLO算法快递包裹-包装纸盒质量好坏检测数据集，包含近1000多张递包裹-包装纸盒质量好坏检测数据集，数据集目录已经配置好，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行训练模型，txt格式标签，数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/142426701 数据集配置目录结构data.yaml： train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 5 names: - Box - Box_broken - Package - Box_damaged - person基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的快递包裹检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）热门推荐

思绪无限的博客

02-231万+

本文介绍了一种基于深度学习的快递包裹检系统系统的代码，采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果，能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的快递包裹。文章详细解释了YOLOv8算法的原理，并提供了相应的Python实现代码、训练数据集，以及基于PySide6的用户界面（UI）。该系统实现了对图像中快递包裹的准确识别和分类，并包含了基于SQLite的登录注册管理、一键更换YOLOv5/v6/v7/v8模型以及界面自定义修改等功能。包装盒破损纸板缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1055张1类别.7z

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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1055 标注数量(xml文件个数)：1055 标注数量(txt文件个数)：1055 标注类别数：1 标注类别名称:["defect"] 每个类别标注的框数： defect 框数 = 2866 总框数：2866 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：纸板破损、起泡、划痕等一些缺陷。特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注从食品包装到产品：机器学习驱动的缺陷检测解决方案

matlabgoodboy的博客

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然而，随着技术的不断进步和应用的深入挖掘，我们有理由相信机器学习将在缺陷检测领域发挥越来越重要的作用，为产品质量和消费者安全提供有力保障。这些缺陷不仅影响产品的美观，还可能对产品的保质期和消费者的使用体验造成影响。通过机器学习技术，我们可以训练模型来识别这些缺陷，提高检测的准确性和效率。通过对产品进行无损检测，如X光或超声波检测，可以将检测结果转化为数字信号，再通过机器学习模型进行缺陷识别。机器学习驱动的缺陷检测解决方案通常包括以下几个步骤：数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估和部署。基于yolov8的包装盒纸板破损缺陷测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

FL1623863129的博客

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基于YOLOv8的包装盒纸板破损缺陷检测系统是一种高效、智能的解决方案，旨在提高生产线上包装盒纸板的质量检测效率与准确性。该系统利用YOLOv8这一前沿的深度学习模型，通过其强大的目标检测能力，能够实时识别并标记出包装盒纸板上的各种破损缺陷，如划痕、撕裂、孔洞等。该系统不仅具备高效准确的检测能力，还支持多类别检测，覆盖了包装盒纸板可能出现的多种破损情况。综上所述，基于YOLOv8的包装盒纸板破损缺陷检测系统是工业生产中不可或缺的重要工具，为制造商提供了高效、可靠的解决方案。【模型可以检测出类别】YOLO包装盒纸板破损检测数据集

07-07

1、YOLO包装盒纸板破损检测数据集，1000多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOL包装盒纸板...YOLO算法快递包裹&包装盒缺陷检测数据集+1200数据

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YOLO算法快递包裹&包装盒缺陷检测数据集，包含1200多张快递包裹&包装盒缺陷检测数据集，数据集目录已经配置好，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行...yolo算法-纸盒-纸板检测数据集-1869张图像带标签-纸板硬纸板.zip

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yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法；包含两种标签格:yolo格式（txt文件）...yolo算法-包装盒检测数据集-26张图像带标签-盒子.zip

11-03

yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法；包含两种标签格:yolo格式（txt文件）...yolo算法-垃圾检测数据集-11599张图像带标签-纸类-塑料-玻璃-纸板-金属.zip

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yolo算法-垃圾检测数据集-11599张图像带标签-纸类-塑料-玻璃-纸板-金属.zip；yolo算法-垃圾检测数据集-11599张图像带标签-纸类-塑料-玻璃-纸板-金属.zip；yolo算法-垃圾检测数据集-11599张图像带标签-纸类-塑料-玻璃...基于YOLOV5实现包装箱纸板破损缺陷检测

Together_CZ的博客

01-051658

基于YOLOV5实现包装箱纸板破损缺陷检测快递包裹检测数据集VOC+YOLO格式5382张1类别.7z

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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：5382 标注数量(xml文件个数)：5382 标注数量(txt文件个数)：5382 标注类别数：1 标注类别名称:["packet"] 每个类别标注的框数： packet 框数 = 8965 总框数：8965 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：暂无特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注更多信息：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/141387525基于YOLOv5s的纸板缺陷检测(附数据集与Coovally操作步骤)

CooVally_AI的博客

06-26551

结合YOLO算法进行纸板缺陷检测，不仅能够在短时间内完成大量纸板的检测任务，并且准确识别出各种缺陷，提高纸板质量合格率，减少人力成本。而且当你在上传数据集时，系统自动根据数据集格式，生成另外两种标签格式，如上传COCO格式的数据集，则系统自动生成VOC、YOLO格式的标签；或点击工具按钮进入详情页面，点击转换工具，可进行：VOCCOCO、 VOCYOLO、VOClabelme、COCO YOLO、COCOlabelme(:双向转换符）。[数据集][目标检测]易拉罐底部缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1122张5类别

FL1623863129的博客

07-30721

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注类别名称:["FB","can","hole","scratch","stamped"]特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：1122。标注数量(xml文件个数)：1122。标注数量(txt文件个数)：1122。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。几种表面缺陷检测数据集-附件资源

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几种表面缺陷检测数据集-附件资源