【算法介绍】

基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统

在现代制造业中，瓶盖的质量直接影响到产品的封装效果和消费者的使用体验。因此，对瓶盖进行快速、准确的缺陷检测至关重要。基于YOLOv11（You Only Look Once version 11）的瓶盖缺陷检测系统应运而生，为瓶盖质量监控提供了一种高效、智能的解决方案。

该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，具备出色的检测速度和精度。通过训练大量标注好的瓶盖图像数据，系统能够准确识别出瓶盖上的各种缺陷，包括损坏（damaged）、完好（good）、错位（misplaced）、缺失（no）、开口（open）以及潮湿（wet）等状态。

在实际应用中，该系统可以通过摄像头实时捕获瓶盖图像，并自动进行分析和检测。

此外，基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统还具有良好的可扩展性和适应性。通过不断优化算法和更新数据集，系统可以不断提升检测性能和识别精度，以适应不同品牌和规格的瓶盖检测需求。

总的来说，基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统是一种高效、智能、可靠的解决方案，为瓶盖质量监控提供了有力的技术支撑。它的广泛应用将有助于提高产品质量、降低生产成本，并推动制造业向智能化、自动化方向发展。

【效果展示】

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==2.3.0

ultralytics==8.3.81

【模型可以检测出6类别】

damaged

good

misplaced

no

open

wet

【使用步骤】

使用步骤：

（1）首先根据官方框架ultralytics安装教程安装好yolov11环境，并安装好pyqt5

（2）切换到自己安装的yolo11环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码

yolo11n.pt模型

训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)

测试图片（在test_img文件夹下面）

注意不提供训练的数据集