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摘要： 本文介绍了一套基于YOLO算法的纺织品缺陷智能检测系统。该系统通过深度学习技术，可精准识别破洞、织线瑕疵等缺陷，支持图片、视频、实时摄像头等多种检测方式，并提供可视化界面、结果导出等功能。系统采用PyQt5开发前端，支持多模型切换（YOLOv5/v8/v11/v12），其中YOLO12n模型精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。文章详细演示了用户界面操作流程，并分享了模型训练核心代码，实现了从数据集准备到模型生成的全流程自动化。该系统有效解决了传统人工质检效率低、漏检率高的问题。 阅读全文