基于YOLOv8的桥梁拉索表面缺陷智能检测系统研究

摘要

针对桥梁拉索表面缺陷人工检测效率低、可靠性差的问题，本文提出一种融合深度学习与桌面应用的智能检测系统。该系统以YOLOv8模型为核心，通过对增强后的拉索缺陷数据集进行训练，实现了对裂纹、锈蚀等典型缺陷的快速定位与分类。进一步，基于Qt5框架开发了集成图像处理、实时检测、结果可视化功能的软件平台，并接入大模型接口，形成从“检测”到“诊断”的决策闭环。实验表明，该系统检测精度高、交互性好，为桥梁拉索的数字化运维提供了有效工具。