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引言
瓷砖缺陷检测是工业质检领域的一个重要应用场景。传统的人工检测方法效率低、成本高，且容易受主观因素影响。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动缺陷检测方法逐渐成为主流。本文将详细介绍如何使用 YOLOv8 实现瓷砖缺陷检测，涵盖数据准备、模型训练、子集生成、模型推理等完整流程。
技术栈
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YOLOv8：Ultralytics 提供的最新 YOLO 版本，具有更高的检测精度和更快的推理速度。
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OpenCV：用于图像处理和可视化。
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PyYAML：用于处理 YAML 格式的配置文件。
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Python：核心编程语言，用于实现数据处理和模型训练。
项目概述
本项目的目标是训练一个 YOLOv8 模型，用于检测瓷砖表面的缺陷（如裂纹、划痕、色差等）。项目分为以下几个步骤：
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数据准备：整理瓷砖缺陷数据集，生成 YOLO 格式的标注文件。
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子集生成