基于 YOLOv8 的包装箱纸板破损缺陷识别项目|完整源码数据集 +PyQt5 界面 + 完整训练流程 + 开箱即用!
基于 YOLOv8 的包装箱纸板破损缺陷识别项目|完整源码数据集+PyQt5 界面+完整训练流程+开箱即用!
源码包含:完整 YOLOv8 训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的 yolo 检测程序+直接部署教程/训练教程‘
源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。
项目摘要
本项目集成了 YOLOv8 纸板破损缺陷检测模型 与 PyQt5 图形界面工具,支持对工厂包装纸箱表面出现的多种破损瑕疵(如撕裂、压痕、孔洞等)进行快速准确识别。检测逻辑精准,界面操作便捷,适用于工厂自动质检、流水线布控系统等实际场景。
提供完整训练流程与数据,开箱即用、部署无门槛,适合 AI 新手和工业视觉开发者学习与二次开发。
前言
在现代智能制造与物流包装过程中,包装纸箱的完整性对于商品运输安全与品牌形象都具有重要影响。传统人工质检效率低下、准确率参差不齐。为了实现高效自动化检测,我们基于 YOLOv8 目标检测算法 构建了本项目,结合深度学习的高精度识别能力,赋能包装质检智能化。
项目亮点如下:
基于 SOTA 的 YOLOv8 模型,轻量、速度快、精度高
配套高质量缺陷数据集,支持快速复训练
图形界面由 PyQt5 构建,界面美观、操作简单
实现端到端完整流程,从训练到部署全打通
一、软件核心功能介绍及效果演示
图形界面部分采用 PyQt5 实现,具备如下功能:
一键加载图像/视频/摄像头;
实时显示检测框、类别名称、置信度;
支持模型路径、置信度阈值、IoU 阈值参数修改;
支持检测结果一键保存。
界面设计简洁,交互流畅,适合非技术人员使用。
二、软件效果演示
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力,我们设计了多种操作场景,涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
(1)单图片检测演示
用户点击“选择图片”,即可加载本地图像并执行检测:

(2)多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹,系统会批量检测并生成结果图。

(3)视频检测演示
支持上传视频文件,系统会逐帧处理并生成目标检测结果,可选保存输出视频:

(4)摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一,系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同,就不重复演示了。

(5)保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果,所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹,支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8 是 Ultralytics 公司发布的新一代目标检测模型,采用更轻量的架构、更先进的损失函数(如 CIoU、TaskAlignedAssigner)与 Anchor-Free 策略,在 COCO 等数据集上表现优异。其核心优势如下:
高速推理,适合实时检测任务
支持 Anchor-Free 检测
支持可扩展的 Backbone 和 Neck 结构
原生支持 ONNX 导出与部署
3.1 YOLOv8 的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型,具备如下优势:
速度快:推理速度提升明显;
准确率高:支持 Anchor-Free 架构;
支持分类/检测/分割/姿态多任务;
本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支,训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布,在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往 YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8 原理图如下:

3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下:
每张图像有对应的 .txt
文件,内容格式为:
分类包括(可自定义):

3.3. 训练结果评估
训练完成后,将在 runs/detect/train
目录生成结果文件,包括:
results.png
:损失曲线和 mAP 曲线;weights/best.pt
:最佳模型权重;confusion_matrix.png
:混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上,即可用于部署。
在深度学习领域,我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8 训练过程中,主要包含三种损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss)。训练完成后,相关的训练记录和结果文件会保存在 runs/目录下,具体内容如下:

3.4 检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型:
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI 完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件:包括 python 源码、数据集、训练代码、UI 文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见【4.2 完整源码下载】:
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重,读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
读者也可自行配置训练集,或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
4.2 完整源码下载
可至项目实录视频下方获取:https://www.bilibili.com/video/BV1k3b9z1E6E/

包含:
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址(含标注脚本)
总结
本项目以 YOLOv8 为核心目标检测引擎,结合 PyQt5 图形界面实现了对包装箱纸板表面破损缺陷(如裂纹、压痕、穿孔等)的高效识别与可视化展示。项目具备如下特点:
✅ 实用性强:针对工业质检场景,能够快速识别常见纸板缺陷;
✅ 部署简便:图形界面友好,无需编程基础也可操作;
✅ 训练流程完整:从标注到模型微调全流程打通;
✅ 开箱即用:提供预训练模型、标注数据与部署脚本,拿来即用;
✅ 可扩展性强:支持自定义类别、换模型、改 UI、接流水线摄像头等。
无论你是工厂智能质检系统的开发者,还是深度学习目标检测的新手,本项目都是一个极佳的学习与实践范例。未来也可拓展为多类别缺陷检测系统,甚至接入边缘计算设备,实现真正意义上的端侧质检智能化。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【申公豹】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/bda3f929c28fdaf089b356427】。
本文遵守【CC-BY 4.0】协议,转载请保留原文出处及本版权声明。
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