Phát hiện lỗi của mối hàn

Tổng quan

Sử dụng YOLOv8 để phát hiện các loại lỗi của mối hàn. Các loại lỗi bao gồm: short, insufficient (not enough solder), balling (too much solder).

Ví dụ về phát hiện — Các loại lỗi của mối hàn

Then, use some techniques and mathematical formulas to determine the front position of the object (flip detection).

Yêu cầu cài đặt

Cài đặt ecos_core: Tải project ecos_core về và thực hiện câu lệnh

pip install -r requirements.txt
pip install -e .

Đào tạo

Chuẩn bị dữ liệu

# Cấu trúc dữ liệu sẽ như này:
data/
    -images/
        -train/
            -*.jpg
        -val/
            -*.jpg
        -test/
            -*.jpg
    -labels/
        -train/
            -*.txt
        -val/
            -*.txt
        -test/
            -*.txt
    -data.yaml

Note

Phần đuôi của ảnh có thể là: .jpeg, .png,...

data.yaml xác định hình ảnh ở đường dẫn nào, nó có bao nhiêu lớp, tên lớp, ví dụ:

nc: 3
names: ["short", "insufficient", "solder_balling"]
train: <path-to-train-images-folder>
val: <path-to-val-images-folder>
test: <path-to-test-images-folder>

Chỉnh sửa các tùy chọn

Trong tệp tùy chọn (opt.json), vui lòng đặt giá trị của khóa data là đường dẫn đến tệp data.yaml.

Có thể sửa đổi imagesz, batch_size, epochs cho cài đặt đào tạo.

Câu lệnh đào tạo

Để đào tạo, hãy thujchw hiện theo lệnh dưới

python train.py --opt <PATH_TO_OPT_FILE> --weight-path <PATH-TO-MODEL-FILE>

Với:

PATH_TO_OPT_FILE: là đường dẫn tới tệp opt.json
PATH-TO-MODEL-FILE: là đường dẫn đến mô hình, có thể là trọng số được huấn luyện trước (yolov8s.pt) hoặc yaml xác định cấu hình mô hình. Nếu bạn muốn sử dụng imagesz:1280, đường dẫn này phải là đường dẫn đến tệp yolov8-P6.yaml để có hiệu suất tốt hơn.

Ví dụ:

python train.py --opt opt.json --weight-path yolov8-p6.yaml

Kiểm tra

Để đánh giá trên bộ test, vui lòng làm theo lệnh bên dưới:

python test.py --opt <PATH_TO_OPT_FILE> --weight-path <PATH_TO_WEIGHT_FILE>

Hoặc bạn có thể dự đoán thư mục hình ảnh cụ thể bằng lệnh:

python predict.py --opt "<PATH_TO_OPT_FILE>" --weight-path <PATH_TO_WEIGHT_FILE> --input-path "<PATH_TO_TEST_FOLDER>"

Với:

PATH_TO_OPT_FILE: là đường dẫn đến tệp opt.json
PATH_TO_WEIGHT_FILE: là đường dẫn tới file trọng số (weight) sau khi đào tạo.
PATH_TO_TEST_FOLDER: là đường dẫn tới thư mục test