基于深度学习YOLOv10的轴承缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套高效的轴承缺陷检测系统，专门用于识别和分类工业轴承中的四种常见缺陷类型：凹槽(aocao)、凹线(aoxian)、擦伤(cashang)和划痕(huahen)。系统采用了包含1085张高质量轴承图像的数据集(训练集759张，验证集326张)进行模型训练和验证，实现了对轴承表面缺陷的快速、准确检测。该系统可广泛应用于工业生产线上的轴承质量检测环节，显著提

斌擎人工智能官方账号

913人浏览 · 2025-05-12 08:09:55

斌擎人工智能官方账号 · 2025-05-12 08:09:55 发布

一、项目介绍

摘要

项目意义

轴承作为机械设备中的关键部件，其质量直接影响设备的运行效率和使用寿命。传统的人工检测方法存在效率低、成本高、易受主观因素影响等问题。本项目的实施具有以下重要意义：

提高检测效率：YOLOv10算法可实现实时检测，单次检测时间可控制在毫秒级别，远快于人工检测速度，满足生产线高速检测需求。
提升检测精度：深度学习模型能够识别人眼难以察觉的微小缺陷，减少漏检和误检。
降低生产成本：自动化检测可24小时不间断工作，减少人工成本，同时通过早期缺陷发现避免后续更大的维修成本。
标准化质量管控：系统提供统一的检测标准，消除人工检测的主观性差异，实现产品质量的标准化管理。
数据积累与分析：系统可记录所有检测结果，为企业提供质量数据分析基础，支持工艺改进和质量追溯。
智能制造转型：本项目是传统制造业向智能化、数字化转型的重要实践，符合工业4.0发展趋势。

七、项目源码（视频下方简介内）

基于深度学习YOLOv10的轴承缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

基于深度学习YOLOv10的轴承缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

二、项目功能展示

系统功能

✅ 图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅ 视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅ 摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。

视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集概述

本项目构建了一个专业的高质量轴承缺陷检测数据集，共包含1085张轴承表面图像，其中训练集759张，验证集326张。数据集涵盖了四种常见的轴承缺陷类型：

凹槽(aocao)：轴承表面因机械应力或制造缺陷形成的凹陷沟槽
凹线(aoxian)：轴承表面出现的线性凹陷痕迹
擦伤(cashang)：轴承表面因摩擦导致的损伤
划痕(huahen)：轴承表面因尖锐物体刮擦形成的线状痕迹

数据集特点

多样性：数据集包含不同光照条件、不同角度拍摄的轴承图像，确保模型在各种环境下都能稳定工作。
高质量标注：所有图像均经过专业质检人员标注，标注精度达到像素级别，边界框准确无误。
平衡性：四种缺陷类型的样本数量经过平衡处理，避免模型出现类别偏向。
真实工业场景：所有图像均采集自实际工业生产环境，包含各种背景干扰和噪声，确保模型在实际应用中表现良好。
多尺度覆盖：数据集包含不同放大倍率的图像，从整体轴承外观到微观表面细节均有覆盖。

数据集配置文件

数据集采用YOLO格式进行组织，配置文件(yaml)主要内容如下：

train: F:\轴承缺陷检测数据集\images\train
val: F:\轴承缺陷检测数据集\images\val

nc: 4
names: ['aocao', 'aoxian', 'cashang', 'huahen']

数据集制作流程

数据采集：
- 使用工业级高清摄像头在不同光照条件下采集轴承图像
- 采集角度包括正面、侧面和斜向视角
- 采集环境模拟实际工厂车间的光照和背景条件
数据清洗：
- 剔除模糊、过暗或过亮的无效图像
- 检查并删除重复或相似度过高的图像
- 确保每种缺陷类型都有足够的代表性样本
数据标注：
- 使用专业标注工具(如LabelImg、CVAT等)进行标注
- 由至少两名经验丰富的质检人员独立标注并交叉验证
- 对存在争议的标注由第三方专家进行仲裁
- 标注格式采用YOLO格式(x_center, y_center, width, height)
数据增强：
- 应用旋转、翻转、亮度调整等基础增强
- 添加高斯噪声模拟工业环境干扰
- 采用mosaic和mixup等高级增强技术
- 确保增强后的数据保持真实性和多样性
数据集划分：
- 按照约7:3的比例划分训练集和验证集
- 确保各缺陷类别在训练集和验证集中的比例一致
- 对特殊样本(如罕见缺陷)进行特殊处理，确保其在训练和验证集中都有代表
质量检查：
- 对最终数据集进行全面的质量检查
- 验证标注的准确性和一致性
- 确保数据分布合理，无偏差或过拟合风险

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov10 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov10

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLOv10

model_path = 'yolov10s.pt'
data_path = 'datasets/data.yaml'

if __name__ == '__main__':
    model = YOLOv10(model_path)
    results = model.train(data=data_path,
                          epochs=500,
                          batch=64,
                          device='0',
                          workers=0,
                          project='runs/detect',
                          name='exp',
                          )

根据实际情况更换模型
yolov10n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。
yolov10s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。
yolov10m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。
yolov10b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。
yolov10l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

--batch 64：每批次64张图像。
--epochs 500：训练500轮。
--datasets/data.yaml：数据集配置文件。
--weights yolov10s.pt：初始化模型权重，yolov10s.pt 是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

import sys
 
import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
from ultralytics import YOLOv10
from UiMain import UiMainWindow
import time
import os
 
 
class DetectionThread(QThread):
    frame_received = pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list)  # 原始帧, 检测帧, 检测结果
    finished_signal = pyqtSignal()  # 线程完成信号
 
    def __init__(self, model, source, conf, iou, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.model = model
        self.source = source
        self.conf = conf
        self.iou = iou
        self.running = True
 
    def run(self):
        try:
            if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')):  # 视频或摄像头
                cap = cv2.VideoCapture(self.source)
                while self.running and cap.isOpened():
                    ret, frame = cap.read()
                    if not ret:
                        break
 
                    # 保存原始帧
                    original_frame = frame.copy()
 
                    # 检测
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()
 
                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))
 
                    # 发送信号
                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )
 
                    # 控制帧率
                    time.sleep(0.03)  # 约30fps
 
                cap.release()
            else:  # 图片
                frame = cv2.imread(self.source)
                if frame is not None:
                    original_frame = frame.copy()
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()
 
                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))
 
                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )
 
        except Exception as e:
            print(f"Detection error: {e}")
        finally:
            self.finished_signal.emit()
 
    def stop(self):
        self.running = False
 
 
class MainWindow(UiMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
 
        # 初始化模型
        self.model = None
        self.detection_thread = None
        self.current_image = None
        self.current_result = None
        self.video_writer = None
        self.is_camera_running = False
        self.is_video_running = False
        self.last_detection_result = None  # 新增：保存最后一次检测结果
 
        # 连接按钮信号
        self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image)
        self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video)
        self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera)
        self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection)
        self.save_btn.clicked.connect(self.save_result)
 
        # 初始化模型
        self.load_model()
 
    def load_model(self):
        try:
            model_name = self.model_combo.currentText()
            self.model = YOLOv10(f"{model_name}.pt")  # 自动下载或加载本地模型
            self.update_status(f"模型 {model_name} 加载成功")
        except Exception as e:
            QMessageBox.critical(self, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}")
            self.update_status("模型加载失败")
 
    def detect_image(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return
 
        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)")
 
        if file_path:
            self.clear_results()
            self.current_image = cv2.imread(file_path)
            self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            self.display_image(self.original_image_label, self.current_image)
 
            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()
 
            self.update_status(f"正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}")
 
    def detect_video(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return
 
        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)")
 
        if file_path:
            self.clear_results()
            self.is_video_running = True
 
            # 初始化视频写入器
            cap = cv2.VideoCapture(file_path)
            frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
            frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
            fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
            cap.release()
 
            # 创建保存路径
            save_dir = "results"
            os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
            timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
            save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.mp4")
 
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
            self.video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))
 
            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()
 
            self.update_status(f"正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}")
 
    def detect_camera(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return
 
        self.clear_results()
        self.is_camera_running = True
 
        # 创建检测线程 (默认使用摄像头0)
        conf = self.confidence_spinbox.value()
        iou = self.iou_spinbox.value()
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, 0, conf, iou)
        self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
        self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
        self.detection_thread.start()
 
        self.update_status("正在从摄像头检测...")
 
    def stop_detection(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            self.detection_thread.stop()
            self.detection_thread.quit()
            self.detection_thread.wait()
 
        if self.video_writer:
            self.video_writer.release()
            self.video_writer = None
 
        self.is_camera_running = False
        self.is_video_running = False
        self.update_status("检测已停止")
 
    def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections):
        # 更新原始图像和结果图像
        self.display_image(self.original_image_label, original_frame)
        self.display_image(self.result_image_label, result_frame)
 
        # 保存当前结果帧用于后续保存
        self.last_detection_result = result_frame  # 新增：保存检测结果
 
        # 更新表格
        self.clear_results()
        for class_name, confidence, x, y in detections:
            self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y)
 
        # 保存视频帧
        if self.video_writer:
            self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR))
 
    def on_detection_finished(self):
        if self.video_writer:
            self.video_writer.release()
            self.video_writer = None
            self.update_status("视频检测完成，结果已保存")
        elif self.is_camera_running:
            self.update_status("摄像头检测已停止")
        else:
            self.update_status("图片检测完成")
 
    def save_result(self):
        if not hasattr(self, 'last_detection_result') or self.last_detection_result is None:
            QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可保存的检测结果")
            return
 
        save_dir = "results"
        os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
        timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
 
        if self.is_camera_running or self.is_video_running:
            # 保存当前帧为图片
            save_path = os.path.join(save_dir, f"snapshot_{timestamp}.jpg")
            cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR))
            self.update_status(f"截图已保存: {save_path}")
        else:
            # 保存图片检测结果
            save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.jpg")
            cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR))
            self.update_status(f"检测结果已保存: {save_path}")
 
    def closeEvent(self, event):
        self.stop_detection()
        event.accept()
 
 
if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
 
    # 设置应用程序样式
    app.setStyle("Fusion")
 
    # 创建并显示主窗口
    window = MainWindow()
    window.show()
 
    sys.exit(app.exec_())

七、项目源码（视频下方简介内）

完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py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：

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基于深度学习YOLOv10的轴承缺陷检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

天启AI社区

GitCode 天启AI是一款由 GitCode 团队打造的智能助手，基于先进的LLM（大语言模型）与多智能体 Agent 技术构建，致力于为用户提供高效、智能、多模态的创作与开发支持。它不仅支持自然语言对话，还具备处理文件、生成 PPT、撰写分析报告、开发 Web 应用等多项能力，真正做到“一句话，让 Al帮你完成复杂任务”。

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