基于YOLO与深度学习的轴承缺陷智能检测系统

1. 轴承缺陷检测系统概述

轴承作为机械设备中的关键部件，其表面质量直接影响整机运行可靠性和寿命。传统人工检测方法存在效率低、主观性强等问题，难以满足现代化生产需求。我们开发的这套智能检测系统，整合了当前最先进的YOLO系列目标检测算法与现代化Web技术，实现了轴承表面缺陷的自动化识别与分析。

系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架开发，前端使用Vue.js构建用户界面。核心检测模块支持YOLOv8至v12四种模型切换，能够识别凹槽、凹线、擦伤和划痕四类典型缺陷。特别集成了DeepSeek大模型的智能分析功能，可对检测结果进行语义化解读。

2. 系统架构设计

2.1 技术栈选型

后端技术栈：

• SpringBoot 2.7.0（提供RESTful API）
• MyBatis-Plus 3.5.1（数据库操作）
• Redis 6.2（缓存管理）
• MySQL 8.0（数据持久化）

前端技术栈：

• Vue 3.2（前端框架）
• Element Plus 2.2（UI组件库）
• ECharts 5.3（数据可视化）
• Axios 1.1（HTTP请求）

深度学习模块：

• PyTorch 1.12（模型训练框架）
• Ultralytics YOLO（目标检测实现）
• ONNX Runtime 1.12（模型推理加速）

2.2 系统模块划分

系统主要分为以下功能模块：

1. 用户认证模块：处理登录注册、权限管理
2. 检测服务模块：提供图片/视频/实时流检测
3. 数据管理模块：存储检测记录和用户操作
4. 智能分析模块：调用DeepSeek进行结果解读
5. 可视化模块：展示检测统计和趋势分析

3. YOLO模型集成与优化

3.1 多版本模型对比

我们集成了YOLOv8至v12四个版本，各版本特点如下：