基于PyTorch + YOLO (Ultralytics)+Streamlit实现的基于YOLOv8的工业表面缺陷智能检测系统
项目描述
基于PyTorch + YOLO (Ultralytics)+Streamlit实现的基于YOLOv8的工业表面缺陷智能检测系统
首页 http://localhost:8501/
项目功能:
首页仪表盘:总览检测任务状态、设备健康度与核心指标。
智能检测:基于YOLOv8实时识别并定位产品表面缺陷。
数据看板:统计缺陷类型、数量及趋势,支持多维度分析。
告警中心:缺陷超标或模型异常时自动分级推送告警。
模型信息:展示YOLOv8版本、精度、训练数据集及版本状态。
边缘部署:将轻量化YOLOv8模型模拟摄像头下发至产线工控机
运行环境
开发工具:PyCharm
运行环境:python3.8 此配置为本人调试所用,仅供参考
项目技术:
后端:django
启动:在控制窗输入streamlit run 03_src/app/app.py
以上系统源码经过技术整理与调试,确保能正常运行


