基于YOLOv8的金属锈蚀(无人机拍摄/直拍)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的金属锈蚀(无人机拍摄/直拍)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。

基本功能演示

哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1bf6fBEEET/

项目摘要

本项目围绕 金属结构锈蚀的智能化检测与评估需求，构建了一套基于 YOLOv8 目标检测模型 的金属锈蚀自动识别系统，支持 无人机航拍图像 与 近距离直拍图像 两种典型数据来源。系统聚焦工业与基础设施场景中高频、关键的四类锈蚀形态：缝隙腐蚀（Crevice Corrosion）、点蚀（Pitting Corrosion）、均匀腐蚀（Uniform Corrosion） 及 一般性腐蚀（Corrosion），实现对不同尺度、不同形态锈蚀目标的精准定位与分类识别。

在工程实现上，项目提供 完整 YOLOv8 训练代码、已标注数据集、训练完成的权重文件以及可直接运行的检测程序，并结合 PyQt5 构建可视化桌面端界面，支持图片、文件夹、视频流及实时摄像头等多种输入方式，真正实现“开箱即用”。该系统可广泛应用于 桥梁钢结构、化工管道、压力容器、重型机械、城市建筑金属构件 等场景，为金属结构安全评估、维护决策与风险预警提供可靠的技术支撑。

前言

随着工业设施规模化、复杂化程度不断提高，金属结构长期暴露于 高湿度、盐雾、化学腐蚀及机械应力 等复杂环境中，锈蚀问题已成为影响设备安全运行与使用寿命的核心隐患之一。传统的锈蚀检测方式高度依赖人工巡检，不仅 效率低、主观性强，而且在 高空、隐蔽部位或大范围场景 下存在明显安全风险和漏检概率。

近年来，无人机巡检与深度学习视觉算法的快速发展，为金属锈蚀的智能化检测提供了新的技术路径。通过高分辨率成像设备获取现场图像，再结合目标检测模型对锈蚀区域进行自动识别与定位，可以显著提升检测效率与覆盖范围。然而，在实际工程中，锈蚀形态多样、尺度差异大、背景复杂，对模型的 泛化能力与检测精度 提出了更高要求。

基于此背景，本项目以 YOLOv8 作为核心检测框架，结合针对金属锈蚀场景构建的多类别数据集，完整实现从数据准备、模型训练到工程化部署的全流程方案，力求为工业巡检与结构健康监测提供一套 可复用、可扩展、易落地 的技术实现。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1. 多类别金属锈蚀精准检测

系统基于 YOLOv8 目标检测模型，支持对以下四类典型锈蚀形态进行同时检测与分类：

• Crevice Corrosion（缝隙腐蚀）：常见于金属连接缝、法兰接口等隐蔽部位
• Pitting Corrosion（点蚀）：以局部深孔状腐蚀为特征，风险隐蔽但破坏性强
• Uniform Corrosion（均匀腐蚀）：大面积、整体性锈蚀，反映材料整体退化状态
• Corrosion（一般性腐蚀）：用于覆盖复杂或早期难以细分的锈蚀形态

模型能够在复杂背景（如油污、阴影、结构纹理干扰）下稳定输出锈蚀目标的 类别、置信度及精确位置框。

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2. 支持无人机航拍与近景直拍场景

针对实际应用需求，系统在数据层与模型层均兼顾：

• 无人机高空航拍图像：大视角、小目标、多背景干扰
• 地面或近距离直拍图像：细节丰富、锈蚀纹理清晰

通过合理的数据增强与模型训练策略，提升模型对不同拍摄角度、分辨率及尺度变化的鲁棒性，满足巡检场景下的通用需求。

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3. PyQt5 可视化检测界面

项目提供基于 PyQt5 的桌面端可视化界面，主要功能包括：

• 单张图片锈蚀检测与结果展示
• 文件夹批量检测与自动保存结果
• 视频文件与实时摄像头流检测
• 实时显示检测框、类别标签与置信度

无需命令行操作，适合工程人员与非算法背景用户直接使用。

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4. 完整训练与部署流程

项目源码包含从 数据集组织、YOLOv8 配置、模型训练、验证评估到推理部署 的完整流程说明：

• 数据集已按训练集 / 验证集 / 测试集规范划分
• 提供标准 YOLO 标注格式，便于二次扩展
• 支持自定义类别与继续训练
• 检测程序可直接加载权重进行推理

用户可在此基础上快速迁移至其他金属缺陷或工业视觉检测任务。

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5. 检测效果演示说明

在实际测试中，系统能够较好地识别不同形态、不同尺度的锈蚀区域，对 缝隙腐蚀与点蚀等高风险锈蚀类型 具有较高的定位准确性，可为后续 风险评估、维护优先级划分及巡检决策 提供直观依据。

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：

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（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。

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（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：

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（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。

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（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：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

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：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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。

python main.py

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。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1bf6fBEEET/

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

本项目围绕金属结构锈蚀智能检测这一典型工业视觉应用场景，基于 YOLOv8 目标检测框架 构建了一套从数据集、模型训练到工程化部署完整闭环的识别系统。通过对 缝隙腐蚀、点蚀、均匀腐蚀及一般性腐蚀 四类关键锈蚀形态的统一建模与检测，系统在复杂背景、不同拍摄距离及多样化光照条件下，均表现出良好的识别稳定性与实用价值。

在工程实现层面，项目不仅提供了 完整可复现的训练流程与已标注数据集，还结合 PyQt5 可视化界面 实现了多输入源的实时检测能力，显著降低了算法模型在实际工业场景中的使用门槛，使非算法背景用户也能够快速部署与应用。该方案兼顾算法性能与工程落地需求，具备良好的可扩展性，可平滑迁移至其他金属缺陷、结构损伤或工业巡检类视觉任务。

总体而言，本项目为无人机巡检与金属结构健康监测提供了一套 高效、可扩展、工程友好 的智能检测解决方案，可有效支撑设备安全评估、维护决策制定及风险预警体系建设，在工业智能运维与基础设施数字化管理领域具有较强的参考与应用价值。