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摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的钢材表面缺陷检测系统。系统支持图片、视频、摄像头实时检测等多种模态，能识别6类典型缺陷（龟裂、夹杂物等），并提供可视化标注、数据统计与导出功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，对比测试了YOLOv5/8/11/12模型，其中YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。系统具备用户管理、多模型切换等功能，训练代码支持自动路径修正和批量训练，适合工业质检场景部署应用。 阅读全文