YOLOv5至YOLOv12升级:金属锈蚀检测系统的设计与实现(完整代码+界面+数据集项目)摘要:面向工业现场对金属构件锈蚀状态的快速巡检与定量评估需求,本文构建了一套基于深度学习的金属锈蚀检测系统。系统以目标检测/实例分割网络为核心,通过对锈蚀区域进行自动定位与类别判别,输出锈蚀位置、置信度与面积占比等统计信息,为后续的维护决策提供依据。为提升复杂光照、背景杂乱、纹理相似等工况下的鲁棒性,系统在数据侧引入标准化标注与增强策略,并在推理侧采用置信度与阈值可调的后处理机制以平衡漏检与误检。工程实现方面,系统提供图像、视频与摄像头等多源输入,支持检测结果可视化叠加、记录检索与导出,形成“采集—推理—