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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。该系统支持多版本YOLO模型切换（v5/v8/v11/v12），提供图片/视频/摄像头等多种检测方式，并具有检测结果保存、历史记录查询等功能。系统采用Python+Django+Bootstrap技术栈，包含用户和管理员双权限体系。模型对比显示YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。训练结果表明系统在钢材缺陷检测任务中表现良好（mAP@0.5达77%）。该项目为钢材质量检测提供了高效实用的解决方案。 阅读全文