【表面缺陷检测】基于yolov5的钢轨表面缺陷检测(附代码和数据集，Windows系统)

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路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。

文末获取代码和数据集，请先看检测效果：

一.介绍

钢轨表面缺陷检测是一种利用计算机视觉技术对钢板表面缺陷进行自动化检测的技术。它可以帮助工厂快速准确地发现钢轨表面的缺陷，如裂纹、空洞等等，从而提高生产效率和产品质量。

目前，钢轨表面缺陷检测技术主要分为两种：传统的人工目视检测和基于计算机视觉的自动化检测。传统的人工目视检测需要大量的人力、时间和成本，而且检测结果易受人员主观因素的影响，无法保证检测的准确性和效率。而基于计算机视觉的自动化检测技术则可以利用图像处理、模式识别等技术，对钢轨表面缺陷进行快速准确的检测。

钢轨表面缺陷检测技术的具体实现包括以下几个步骤：首先，采集钢轨表面图像并对其进行预处理，去除图像中的噪声和干扰因素。然后，利用图像处理技术对图像进行增强和分割，将钢轨表面的缺陷区域和正常区域分离出来。接下来，利用模式识别技术对缺陷区域进行分类和识别，判断缺陷的类型和程度。最后，将检测结果反馈