钢球数据集 钢珠识别 2026电赛H题 钢球图像识别
钢珠小球检测模型 README![
模型简介
基于YOLOv8 / YOLOv26实现钢珠小球目标检测，使用OpenMV实拍采集数据集完成训练，支持多格式模型导出，包含.pt、.onnx、.tflite轻量化权重。针对微小钢珠小球目标做专项优化，识别精度高、推理速度快，开箱即用，快速落地工业检测、机器人避障、各类自动化项目。
模型核心信息 项目 详情 检测类别及数量1类：钢珠小球 训练数据集数量 x张 数据集格式 YOLO格式 输出模型格式 pt、onnx、tflite 核心应用价值 微小钢珠目标检测；用于工业零部件质检、机器人避障感知、自动化流水线视觉识别，适配OpenMV边缘硬件部署
数据集说明
类别说明
• 单类别专注钢珠小球微小目标，类别定义简单明确
• 全部为OpenMV设备实拍真实场景图像，贴合现场光照、距离成像效果
• 聚焦小尺寸球体目标，解决工业场景中小目标漏检难题
数量说明
• 实拍样本规模充足，覆盖多种光照、角度、摆放工况
• 样本包含钢珠密集、稀疏、部分遮挡等真实工况画面
• 数据量级满足小目标检测模型训练与泛化能力要求
应用价值说明
• 轻量化tflite权重适配OpenMV边缘硬件，实现端侧实时检测
• 可用于工业质检，完成钢珠有无、数量统计、缺料漏料识别
• 服务机器人避障项目，识别地面、台面钢珠障碍物
• .pt/.onnx权重可对接PC端、工控机自动化视觉项目，无需重新训练，直接部署使用
快速使用
根据硬件平台选择对应权重文件
YOLO推理脚本直接加载权重运行
tflite模型可导入OpenMV，完成边缘实时推理
提示：tflite版本专为边缘设备轻量化优化，追求PC端高精度推理优先使用pt权重。