【完整源码+数据集+部署教程】气动铣刀型号分类图像分割系统： yolov8-seg-C2f-SCConv
背景意义
研究背景与意义
随着工业自动化和智能制造的快速发展，计算机视觉技术在制造业中的应用日益广泛，尤其是在精密加工领域。气动铣刀作为一种重要的切削工具，其性能直接影响到加工质量和效率。因此，准确地对气动铣刀进行分类和识别，成为提升生产效率和产品质量的关键环节。传统的气动铣刀分类方法往往依赖于人工经验，效率低下且易受主观因素影响。近年来，深度学习技术的迅猛发展为图像处理和物体识别提供了新的解决方案，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测和分割算法，展现出了优异的性能。
YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了检测精度和速度，适用于复杂场景下的物体识别与分割任务。然而，针对气动铣刀的特定应用场景，YOLOv8的标准模型可能无法充分发挥其潜力。因此，基于YOLOv8的改进，构建一个专门针对气动铣刀型号分类的图像分割系统，具有重要的研究意义。
本研究将使用一个包含1100张图像的专用数据集，涵盖五种不同类别的气动铣刀：AD_fissure bur、AD_flame bur、AD_football bur、AD_reverse taper bur和AD_round bur。通过对这些图像进行实例分割，系统能够准确识别和区分不同型号的气动铣刀，从而为后续的加工过程提供有效支持。与传统的分类方法相比，基于改进YOLOv8的图像分割系统不仅能够提高分类的准确性，还能在复杂背景下保持良好的鲁棒性。
此外，研究的意义还体现在其对制造业智能化转型的推动作用。通过实现气动铣刀的自动识别与分类，能够有效减少人工干预，提高生产线的自动化水平。这不仅能够降低生产成本，还能提升生产效率，为企业在激烈的市场竞争中提供更强的竞争力。同时，该系统的成功应用还可以为其他类型的切削工具或零部件的智能识别提供借鉴，推动整个制造行业的智能化进程。
综上所述，基于改进YOLOv8的气动铣刀型号分类图像分割系统的研究，不仅具有重要的理论价值，也具备广泛的实际应用前景。通过深入探讨和解决气动铣刀分类中的关键技术问题，能够为智能制造领域的发展提供新的思路和方法，助力制造业的转型升级。
图片效果
数据集信息
数据集信息展示
在现代制造业和精密加工领域，气动铣刀的分类与识别是提升生产效率和加工质量的重要环节。为此，我们构建了一个专门用于训练改进YOLOv8-seg的气动铣刀型号分类图像分割系统的数据集，命名为“AeratorFrez”。该数据集旨在为气动铣刀的自动化识别提供高质量的图像数据支持，助力相关算法的优化与应用。
“AeratorFrez”数据集包含五个主要类别，分别是：AD_fissure bur、AD_flame bur、AD_football bur、AD_reverse taper bur和AD_round bur。这些类别代表了气动铣刀在形状、用途和设计上的不同特征，涵盖了从细小裂缝处理到广泛应用的多种铣刀类型。每个类别的图像均经过精心挑选和标注，确保数据的准确性和多样性，以便于模型在训练过程中能够学习到丰富的特征信息。
在数据集的构建过程中，我们采用了多种拍摄角度和光照条件，以增强模型的鲁棒性。每个类别下的图像数量均衡，确保模型在学习时不会偏向某一特定类别。这种均衡的设计不仅提高了模型的泛化能力，还使得其在实际应用中能够更好地适应不同的工作环境和任务需求。
此外，数据集中的图像分辨率经过优化，确保在保持图像清晰度的同时，能够有效减少计算资源的消耗。每张图像都经过严格的预处理，包括去噪、归一化和增强等步骤，以提升数据质量。这些预处理措施使得模型在训练时能够更快地收敛，并提高了最终的分类和分割精度。
为了便于研究人员和开发者使用，我们为“AeratorFrez”数据集提供了详细的文档，包含数据集的结构、类别说明以及使用示例。这些文档旨在帮助用户快速上手，并有效利用该数据集进行模型训练和测试。我们鼓励研究人员在此基础上进行进一步的探索与创新，推动气动铣刀识别技术的发展。
总之，“AeratorFrez”数据集不仅是气动铣刀型号分类图像分割系统的基础数据来源，更是推动相关领域研究和应用的重要工具。通过高质量的数据集，我们期望能够提升YOLOv8-seg模型在气动铣刀识别任务中的表现，进而为智能制造和自动化加工提供强有力的技术支持。随着技术的不断进步和数据集的不断完善，我们相信，气动铣刀的自动化识别将迎来更加广阔的应用前景。
核心代码
以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要包含了TinyViT模型的基本结构和关键组件。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Conv2d_BN(nn.Sequential):
“”“一个顺序容器，执行2D卷积操作，后接批量归一化。”“”
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0):"""初始化卷积层和批量归一化层。"""super().__init__()self.add_module('conv', nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=False))self.add_module('bn', nn.BatchNorm2d(out_channels))
class PatchEmbed(nn.Module):
“”“将图像嵌入为补丁并投影到指定的嵌入维度。”“”
def __init__(self, in_chans, embed_dim, resolution):"""初始化补丁嵌入层。"""super().__init__()self.patches_resolution = (resolution // 4, resolution // 4) # 计算补丁的分辨率self.seq = nn.Sequential(Conv2d_BN(in_chans, embed_dim // 2, kernel_size=3, stride=2, padding=1),nn.GELU(), # 使用GELU激活函数Conv2d_BN(embed_dim // 2, embed_dim, kernel_size=3, stride=2, padding=1),)def forward(self, x):"""前向传播，处理输入张量。"""return self.seq(x)
class MBConv(nn.Module):
“”“Mobile Inverted Bottleneck Conv (MBConv)层。”“”
def __init__(self, in_chans, out_chans, expand_ratio):"""初始化MBConv层。"""super().__init__()self.conv1 = Conv2d_BN(in_chans, in_chans * expand_ratio, kernel_size=1)self.conv2 = Conv2d_BN(in_chans * expand_ratio, in_chans * expand_ratio, kernel_size=3, padding=1, groups=in_chans * expand_ratio)self.conv3 = Conv2d_BN(in_chans * expand_ratio, out_chans, kernel_size=1, bn_weight_init=0.0)def forward(self, x):"""前向传播，执行MBConv操作。"""x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)x = self.conv3(x)return x
class TinyViTBlock(nn.Module):
“”“TinyViT块，应用自注意力和局部卷积。”“”
def __init__(self, dim, num_heads):"""初始化TinyViT块。"""super().__init__()self.attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads) # 多头自注意力self.local_conv = Conv2d_BN(dim, dim, kernel_size=3, padding=1) # 局部卷积def forward(self, x):"""前向传播，应用自注意力和局部卷积。"""x = self.attn(x, x, x)[0] # 自注意力x = self.local_conv(x) # 局部卷积return x
class TinyViT(nn.Module):
“”“TinyViT模型架构。”“”
def __init__(self, img_size=224, in_chans=3, num_classes=1000):"""初始化TinyViT模型。"""super().__init__()self.patch_embed = PatchEmbed(in_chans, embed_dim=96, resolution=img_size) # 补丁嵌入层self.layers = nn.ModuleList([TinyViTBlock(dim=96, num_heads=3) for _ in range(4)]) # 多个TinyViT块self.head = nn.Linear(96, num_classes) # 分类头def forward(self, x):"""执行前向传播。"""x = self.patch_embed(x) # 处理输入for layer in self.layers:x = layer(x) # 通过每个TinyViT块return self.head(x) # 分类输出
代码注释说明
Conv2d_BN: 该类实现了一个卷积层后接批量归一化，常用于卷积神经网络中以提高训练的稳定性和收敛速度。
PatchEmbed: 该类将输入图像分割成小块（补丁），并通过卷积层将其嵌入到一个高维空间中。
MBConv: 该类实现了移动反向瓶颈卷积层，适用于高效的特征提取，特别是在移动设备上。
TinyViTBlock: 该类实现了TinyViT的基本构建块，结合了自注意力机制和局部卷积操作。
TinyViT: 该类是整个TinyViT模型的实现，负责构建模型的整体结构，包括补丁嵌入、多个TinyViT块和分类头。
以上是TinyViT模型的核心部分，涵盖了其主要结构和功能。
这个程序文件实现了一个名为 TinyViT 的视觉模型架构，主要用于图像分类等视觉任务。该模型的设计灵感来源于 LeViT 和 Swin Transformer，采用了多种深度学习技术，如卷积、注意力机制和多层感知机（MLP）。
首先，文件中定义了一些基础组件。Conv2d_BN 类实现了一个包含二维卷积和批量归一化的顺序容器。PatchEmbed 类负责将输入图像嵌入为多个小块，并将其投影到指定的嵌入维度。MBConv 类实现了高效的 Mobile Inverted Bottleneck 卷积层，这是 EfficientNet 架构的一部分。
接下来，PatchMerging 类用于合并特征图中的相邻小块，并将其投影到新的维度。ConvLayer 类则由多个 MBConv 层组成，能够处理输入并提供激活输出。Mlp 类实现了一个多层感知机，包含层归一化和两个全连接层。
Attention 类实现了多头注意力机制，支持空间感知，能够根据空间分辨率应用注意力偏置。TinyViTBlock 类则结合了自注意力和局部卷积，对输入进行处理。
BasicLayer 类是 TinyViT 架构中的基本层，包含多个 TinyViTBlock，并可选择性地进行下采样。LayerNorm2d 类实现了二维的层归一化，适用于卷积层的输出。
最后，TinyViT 类是整个模型的核心，初始化时接受多个参数，如输入图像大小、输入通道数、类别数、嵌入维度、层深度、注意力头数等。该类构建了整个模型的层次结构，包括嵌入层、多个基本层和分类头。
在 forward 方法中，输入图像通过各个层进行前向传播，最终输出经过处理的特征。模型还实现了权重初始化和学习率衰减等功能，以优化训练过程。
总的来说，这个文件实现了一个灵活且高效的视觉模型 TinyViT，适用于多种视觉任务，并且具备良好的扩展性和可配置性。
12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics项目是一个用于目标检测和计算机视觉任务的深度学习框架，主要实现了YOLO系列模型及其变体。该框架的设计结构清晰，模块化程度高，便于扩展和维护。以下是各个模块的主要功能：
回调机制：用于在训练过程中与Ultralytics HUB进行交互，记录训练进度、上传模型和指标等。
验证模块：用于在验证集上评估YOLO模型的性能，计算各种指标，并可视化结果。
数据加载：提供灵活的图像和视频数据加载机制，支持多种输入源类型和格式。
训练模块：专门用于训练RT-DETR模型，包含模型初始化、数据集构建、验证器获取和批次预处理等功能。
TinyViT模型：实现了一个高效的视觉模型架构，适用于图像分类等视觉任务，结合了卷积和注意力机制。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/utils/callbacks/hub.py 实现回调机制，与Ultralytics HUB交互，记录训练进度，上传模型和指标。
ultralytics/models/yolo/detect/val.py 负责YOLO模型在验证集上的评估，计算各种性能指标，并可视化结果。
ultralytics/data/loaders.py 提供图像、视频流和截图的加载机制，支持多种输入源类型和格式，方便实时或批量图像处理。
ultralytics/models/rtdetr/train.py 实现RT-DETR模型的训练流程，包括模型初始化、数据集构建、验证器获取和批次预处理等功能。
ultralytics/models/sam/modules/tiny_encoder.py 实现TinyViT视觉模型架构，结合卷积和注意力机制，适用于图像分类等视觉任务。
这个表格总结了每个文件的主要功能，帮助理解Ultralytics项目的整体架构和各个模块之间的关系。
13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。
核心代码解读
以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：
import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list
根据名称生成颜色
def generate_color_based_on_name(name):
…
计算多边形面积
def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))
…
绘制中文标签
def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)
动态调整参数
def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size
绘制检测结果
def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
name, bbox, conf, cls_id, mask = info[‘class_name’], info[‘bbox’], info[‘score’], info[‘class_id’], info[‘mask’]
adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
spacing = int(20 * adjust_param)
if mask is None:x1, y1, x2, y2 = bboxaim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param) # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:mask_points = np.concatenate(mask)aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)mask_color = generate_color_based_on_name(name)try:overlay = image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points = cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area
处理每帧图像
def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image
if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)
# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break......# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:processed_image = process_frame(model, image)......# 视频处理
video_path = '' # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()......
源码文件
源码获取
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻