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在工业质检场景中如何应用YOLOE实现缺陷检测？

2025-08-27

1.3 K

场景适配方案

针对零件表面划痕、焊接缺陷等典型问题：

实施步骤：

数据准备阶段：
- 采集200+缺陷样本（需包含多种光照条件）
- 使用labelme标注缺陷区域（导出JSON格式）
模型选择：
- 高精度场景：选用yoloe-v8l-seg.pt预训练模型
- 实时产线：改用yoloe-s-det.pt纯检测模型
部署优化：
- 通过export.py输出ONNX/TensorRT格式
- 设置--conf 0.7避免误检（质检需严格）

典型工作流：

# 视觉提示模式（适合外观变异大的缺陷）
python predict_visual_prompt.py 
  --source conveyor.jpg 
  --ref defect_sample1.jpg 
  --checkpoint yoloe-l.pt

注意事项：对反光金属件，需先进行cv2.GaussianBlur预处理

本答案来源于文章《YOLOE：实时视频检测和分割物体的开源工具》

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