YOLOv5工件检测系统 五类工件（螺丝，螺母，六角扳手，铜柱，尼龙柱）有数据集，已打好标签，已训练好，准确度高，可用于机器人抓取物品操作

YOLOv5工件检测五类工件（螺丝，螺母，六角扳手，铜柱，尼龙柱）有数据集，已打好标签，已训练好，准确度高，可用于机器人抓取物品操作

YOLOv5工件检测系统

项目概述

本项目是一个基于YOLOv5的工件检测系统，专门用于识别五类常见的工业工件：螺丝、螺母、六角扳手、铜柱和尼龙柱。该系统已经使用高质量的数据集进行训练，并达到了较高的准确度。训练好的模型可以应用于机器人抓取物品操作，提高自动化生产线的效率和精度。

项目特点

• 高准确性：经过充分训练的YOLOv5模型，具有较高的检测准确度。
• 实时性：YOLOv5以其高效的速度著称，适用于实时检测任务。
• 多类别检测：能够同时检测五类不同的工件。
• 易于部署：提供预训练模型和详细的部署指南，方便快速应用。
• 适用于机器人抓取：检测结果可以直接用于指导机器人进行精确抓取操作。

数据集介绍

数据集结构

Artifact_Detection_Dataset/
├── images/                               # 图像文件夹
│   ├── train/                            # 训练集图像
│   ├── val/                              # 验证集图像
│   └── test/                             # 测试集图像
├── labels/                               # 标注文件夹
│   ├── train/                            # 训练集标注
│   ├── val/                              # 验证集标注
│   └── test/                             # 测试集标注
├── README.md                             # 项目说明文档
└── data.yaml                             # 数据集配置文件

数据集内容

• 总数据量：具体数量根据实际情况而定，通常包括数千张图像。
• 标注格式：YOLO格式（txt文件）。
• 标注对象：五类工件的位置。
• 类别及数量：

数据集特点

• 高质量标注：每张图像都进行了详细的标注，确保边界框准确无误。
• 多样化场景：包含不同光照条件、背景和角度下的工件图像，增强模型的泛化能力。
• 均衡分布：各类别的样本数量相对均衡，避免了类别不平衡问题。

项目功能

1. 读取图像：

   • 从指定目录读取图像，并显示图像。

2. 模型推理：

   • 使用预训练的YOLOv5模型对图像进行推理，检测出五类工件的位置和类别。

3. 结果显示：

   • 在图像上绘制检测到的边界框，并显示类别标签和置信度分数。

4. 性能评估：

   • 计算并显示mAP（平均精度均值）、召回率、精确率等指标，评估模型性能。

5. 机器人抓取接口：

   • 提供API接口，将检测结果传递给机器人控制系统，指导机器人进行抓取操作。

使用说明

1. 环境准备：

   • 确保安装了Python及其相关库（如torch、opencv-python、matplotlib等）。
   • 下载并解压数据集和项目文件到本地目录。
   • 安装YOLOv5所需的依赖项：

     git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
     cd yolov5
     pip install -r requirements.txt

2. 加载预训练模型：

   • 将预训练的YOLOv5模型下载到项目目录中。
   • 示例代码如下：

     import torch
     from pathlib import Path
     from yolov5.models.experimental import attempt_load
     from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
     from yolov5.utils.torch_utils import select_device
     from yolov5.utils.datasets import letterbox
     import cv2
     import numpy as np
     
     # 加载预训练模型
     model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location=torch.device('cpu'))  # 或 'cuda:0'
     model.eval()
     
     # 选择设备
     device = select_device('')
     half = device.type != 'cpu'  # 半精度推理仅支持CUDA
     if half:
         model.half()

3. 图像处理与推理：

   • 读取图像并进行预处理。
   • 使用模型进行推理。
   • 示例代码如下：

     def detect(image_path):
         img = cv2.imread(image_path)
         img_size = 640
         img0 = img.copy()
         img = letterbox(img, new_shape=img_size)[0]
         img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
         img = np.ascontiguousarray(img)
     
         img = torch.from_numpy(img).to(device)
         img = img.half() if half else img.float()  # uint8 to fp16/32
         img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
         if img.ndimension() == 3:
             img = img.unsqueeze(0)
     
         # 推理
         with torch.no_grad():
             pred = model(img, augment=False)[0]
     
         # NMS
         pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5, classes=None, agnostic=False)
         for i, det in enumerate(pred):  # 每个图像的检测结果
             if det is not None and len(det):
                 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()
                 for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                     label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                     plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)
     
         return img0
     
     # 显示检测结果
     result_img = detect('path/to/image.jpg')
     cv2.imshow('Detection Result', result_img)
     cv2.waitKey(0)
     cv2.destroyAllWindows()

4. 性能评估：

   • 使用测试集进行性能评估，计算mAP、召回率、精确率等指标。
   • 可以使用YOLOv5自带的评估脚本：

     python val.py --data data.yaml --weights best.pt --img 640

5. 机器人抓取接口：

6. 

   提供API接口，将检测结果传递给机器人控制系统。
7. • 示例代码如下：

     from flask import Flask, request, jsonify
     
     app = Flask(__name__)
     
     @app.route('/detect', methods=['POST'])
     def detect_api():
         file = request.files['image']
         file.save('temp.jpg')
         result_img = detect('temp.jpg')
         # 进一步处理结果，例如提取边界框坐标
         # 返回检测结果
         return jsonify({'result': 'success'})
     
     if __name__ == '__main__':
         app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

注意事项

• 数据格式：确保图像文件和标注文件的命名一致，以便正确匹配。
• 硬件要求：建议使用GPU进行推理，以加快处理速度。如果没有足够的计算资源，可以考虑使用云服务提供商的GPU实例。
• 超参数调整：根据实际情况调整网络架构、学习率、批次大小等超参数，以获得更好的性能。

应用场景

• 自动化生产线：在自动化生产线上，通过检测工件的位置和类型，指导机器人进行精确抓取和组装。
• 质量控制：在质量控制过程中，自动检测工件是否存在缺陷或异常。
• 库存管理：在仓库管理系统中，自动识别和分类存储的工件，提高管理效率。
• 

希望这个项目能帮助你更好地理解和应用YOLOv5在工业工件检测中的应用。