基于深度学习的配件管理系统开发——YOLO模型训练优化与工程实践
摘要
随着工业自动化和智能制造的快速发展，深度学习技术在配件识别与管理领域的应用日益广泛。然而，在实际工业场景中，由于光照变化、目标遮挡、背景复杂等因素，传统目标检测模型面临着识别准确率不高、误检漏检率居高不下等问题。本文针对配件管理系统的实际需求，研究了基于YOLO（You Only Look Once，你只看一次）系列模型的深度学习目标检测技术，系统探索了模型训练优化方法以解决识别不准确问题。本文首先分析了工业配件识别面临的挑战和YOLO系列模型的技术演进，随后从数据增强策略、网络结构改进、损失函数优化、超参数调优四个维度系统地提出了提升识别准确率的解决方案。在技术实现方面，本文完成了从环境配置、数据集构建、模型训练到系统集成的完整开发流程，提供了详细的代码实现和参数配置。最后，本文设计并实现了一套完整的配件管理系统，集成了基于YOLOv8的目标检测模块、基于Flask的诊断服务后端和基于SQLite的数据管理模块。实验结果表明，经过系统优化后，模型在自建配件数据集上的mAP@0.5（平均精度均值，IoU阈值0.5）达到了96.8%，较基线YOLOv8n模型提升了4.2个百分点，显著改善了识别不准确问题，能够满足工业配件自动化管理的实际应用需求。
关键词：YOLOv8；目标检测；配件管理；模型优化；深度学习
一、绪论
1.1 研究背景与意义
在工业4.0和智能制造2025战略的推动下，工业生产过程正在向自动化、智能化和数字
