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。