基于深度学习的维修工具检测识别系统

发布时间：2025-01-09 21:25

系统性学习：从基础到深入，逐步掌握跨学科知识体系 #生活技巧# #工作学习技巧# #跨学科学习方法#

摘要： 在工业生产和维修领域，准确快速地检测和识别维修工具是提高工作效率和保障安全的重要手段。传统的基于规则的方法在复杂背景下的识别精度较低，且泛化能力不足。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的物体检测和识别方法在多个领域取得了显著的成果，为维修工具的检测识别提供了新的解决方案。本文基于YOLOv11/v10/v8的深度学习框架，通过14258张日常维修工具的相关图片，训练了可进行常用维修工具目标检测的模型,可以分别检测4种类别：['锤子','钳子','螺丝刀','扳手']，同时全面对比分析# YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11这4种模型在验证集上的评估性能表现。最终基于训练好的模型制作了一款带UI界面的维修工具检测识别系统，更便于进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，该系统是基于python3.8.10与pyside6开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

前言：

在机械的交响与电子的脉冲交织的工业及生活场景里，设备的正常运转宛如稳固的基石，支撑着生产的高效推进与生活的便捷有序。而维修工具，无疑是工匠们手中紧握的 “魔法棒”，挥动间决定着故障能否被精准驱散。但这根 “魔法棒” 自身若失准、带伤，那修复的愿景便可能沦为泡影，甚至引发新的混乱。日常维修涵盖的范畴极广，小到家庭电路跳闸后简易电笔对保险丝的排查，大至工厂流水线复杂机械故障时各类扳手、量具对关键部件的拆解与测量；电子设备维修中，精密螺丝刀用以拆解手机主板探寻芯片虚焊，汽车养护时套筒扳手拆卸轮胎螺母保障行车安全。然而，历经频繁使用、不当收纳或长时间服役，维修工具难免陷入精度下滑、部件磨损甚至功能失效的泥沼。一把刻度模糊的卡尺，会让机械零件加工尺寸谬以千里；电压读数偏差的万用表，于电路检修就是 “睁眼瞎”，隐患随时可能引爆。

1. 工业生产线： 在制造业环境中，维修工具检测系统可以用于监控工具的使用情况，确保工人正确使用工具，避免因误用而造成的生产延误或设备损坏。

2. 维修服务： 技术支持团队和服务工程师可以借助该系统来快速识别需要使用的工具，提高现场维修工作的速度和准确性。

3. 教育培训： 职业技术学校和培训机构可以将此系统应用于教学过程中，帮助学生熟悉各种工具的特点和用途，提高学习效果。

4. 工具租赁管理： 对于租赁服务提供商来说，该系统可以帮助追踪工具的使用情况，确保归还的工具完整无损，并及时发现可能存在的丢失或损坏问题。

5. 安全检查： 工作场所的安全管理人员可以利用该系统进行定期的安全检查，确保所有工具都存放在正确的位置，并且没有未经授权的工具出现在现场。

6. 汽车维修工具市场： 随着汽车技术的迭代更新，维修工具的种类和功能日益丰富，包括传统的手动工具和高科技装备，如诊断仪、拆装设备、测量仪器等。这些工具能够精确检测车辆故障、高效完成维修任务，缩短了维修周期，提高了服务质量。

7. 息技术在汽车维修中的应用： 智能诊断系统已成为汽车维修领域的一项革命性工具。该系统通过集成先进的传感器和算法，能够实时监测汽车的各项运行参数，从而迅速识别潜在的故障点，并提供数据驱动的维修建议。

8. 智能化维修工具在机械维护中： 随着科技的进步，智能化维修工具在机械维护中发挥着越来越重要的作用。这些工具通过集成先进技术，显著提升了维护效率和质量。

9. 电子诊断在现代化汽车维修技术中的应用： 汽车检测诊断技术的基本原理是利用传感器、诊断仪器、计算机等设备，检测汽车的状态参数、波形、故障码等，将检测得到的数据进行整理、分析、比较、判断，从而确定故障的位置和原因。

10. 医疗仪器修护 医院里各类医疗设备关乎生死，像 CT 扫描仪、血糖仪等。CT 扫描仪维修时，螺丝刀、扳手操作不当易划伤设备精密外壳，影响屏蔽效果致成像干扰；专业检测仪器如剂量仪若校准失准，测量辐射剂量偏差，影响患者诊断准确性与医护安全。定期在专业计量室校准维修工具及检测量具，严格规范操作流程，是维持医疗设备精准运行、保障医疗质量的关键防线。

11. 航空航天设备保养： 飞机制造与维护不容丝毫差错，航空扳手、特种螺丝刀等工具需极高精度与可靠性。飞机发动机维修，工具一丝磨损或精度误差，装配时可能引发部件间隙不当，影响发动机性能甚至飞行安全。维修前后，工具历经严格探伤检测确保无裂纹，高精度量具校验保证尺寸测量无误，在极端工况下保障飞机翱翔天际，每趟航班平安起落。

这些应用场景展示了维修工具检测技术在提高维修效率、保障操作安全、优化资源管理等方面的重要作用。随着技术的不断发展，这些系统有望在更多场合得到推广和应用。

通过搜集不同种类的维修工具相关数据图片，根据目标检测技术，基于python与pyside6开发了一款界面简洁的常用维修工具的检测与识别系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。

工程检测结果界面如下：

一、软件核心功能介绍及效果演示软件主要功能：

可进行4种常用维修工具的检测与识别;

支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；

界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;

支持图片或者视频的检测结果保存；

（1）图片检测演示

点击图片图标，选择需要检测的图片，或者点击文件夹图标，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：runs目录下。参考视频操作

（2）视频检测演示

点击视频图标，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：runs目录下。参考视频操作

（3）摄像头检测演示

点击摄像头图标，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头图标，可关闭摄像头。参考视频操作

（4）保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在runs目录下。参考视频操作

二、模型的训练、评估与推理

1. 使用模型基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。其主要网络结构如下：

YOLOv10 的架构建立在以前 YOLO 模型的优势之上，通过消除非最大抑制（NMS）和优化各种模型组件，实现了最先进的性能，并显著降低了计算开销。

模型网络结构由以下组件组成： 主干网：YOLOv10 中的主干网负责特征提取，使用增强版的 CSPNet（Cross Stage Partial Network）来改善梯度流并减少计算冗余。颈部：颈部被设计成聚合来自不同尺度的特征，并将它们传递到头部。它包括 PAN（路径聚合网络）层，用于有效的多尺度特征融合。一对多头：在训练过程中为每个对象生成多个预测，以提供丰富的监督信号，提高学习准确性。一对一头：在推理过程中为每个对象生成一个最佳预测，消除对 NMS 的需求，从而减少延迟并提高效率。YOLOv10创新点如下无 NMS 训练： 利用一致的双重分配来消除对 NMS 的需求，从而减少推理延迟。整体模型设计： 从效率和精度两个角度对各种组件进行全面优化，包括轻量级分类头、空间通道解耦下采样和秩引导块设计。增强的模型功能： 整合大核卷积和部分自注意力模块，可在不增加大量计算成本的情况下提高性能。

YOLOV11 2024 年 9 月 30 日，Ultralytics 在其活动 YOLOVision 中正式发布了 YOLOv11。YOLOv11 是 YOLO 的最新版本，由美国和西班牙的 Ultralytics 团队开发。YOLO 是一种用于基于图像的人工智能的计算机模型。 YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。

Key Features 主要特点

增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。

针对效率和速度进行优化：YOLO11 引入了精致的架构设计和优化的训练管道，提供更快的处理速度并保持准确性和性能之间的最佳平衡。

使用更少的参数获得更高的精度：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。

跨环境适应性：YOLO11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保最大的灵活性。

支持的任务范围广泛：无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测 (OBB)，YOLO11 旨在应对各种计算机视觉挑战。

Ultralytics YOLO11 与其前身相比引入了多项重大进步。主要改进包括：

增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测。

优化的效率和速度：精细的架构设计和优化的训练管道可提供更快的处理速度，同时保持准确性和性能之间的平衡。

使用更少的参数获得更高的精度：YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。

跨环境适应性：YOLO11可以跨各种环境部署，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。

支持的任务范围广泛：YOLO11 支持多种计算机视觉任务，例如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向对象检测 (OBB)。

2.数据集准备

本文使用的数据集为各种维修工具图片，选取其中图片进行模型训练，并将原始标签转换为yolo格式标签。最终一共包含14702张图片，其中训练集包含14258张图片，验证集包含378张图片，测试集包含66张图片.部分图像及标注如下图所示。最终共有11种维修工具参与模型训练，中英文名称对照如下：

模型训练时，使用的名称对照表如下：

其中训练的11个交维修工具类别中文名称为：

['测力计', '剪线钳', '一字螺丝刀', '可调扳手', '螺栓', '小石块', '开口扳手', '功率计', '钢丝钳', '方形螺丝刀', '螺丝']

在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入维修工具11类数据目录下。

同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。具体内容如下：

path: /home/test/projects/Projectpractice/YOLOv8/ultralytics/datasets/Repair_tools/

train: images/train

val: images/valid

test: images/test

nc: 11

names: ['Dynamometer', 'Pliers', 'Screwdriver', 'Wrench', 'boulon', 'caillou', 'cle', 'dynanometre', 'pince', 'tournevis', 'vis']

chinese_names: ['测力计', '剪线钳', '一字螺丝刀', '可调扳手', '螺栓', '小石块', '开口扳手', '功率计', '钢丝钳', '方形螺丝刀', '螺丝']

数据准备完成，准备开始训练。

3. 训练结果评估

深度学习中，我通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：

各损失函数作用说明：

定位损失box_loss： 预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；

分类损失cls_loss： 计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；

动态特征损失（dfl_loss）： DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。当然还存在其他损失函数进行调节训练。此处展示了yolov8的损失函数，具体的训练结果如下所示：

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型11类目标检测的mAP@0.5平均值为0.95，结果还是很不错的。