YOLOv5至YOLOv12升级：机械器件识别系统的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）摘要：面向工业现场中机械器件种类多、尺度变化大、遮挡与背景干扰强等问题，本文构建了一套基于深度学习的机械器件检测与识别系统，并给出从数据到部署的实现路径。系统以 YOLO 系列目标检测网络为核心，实现对轴承、螺栓、法兰、齿轮等典型器件的定位与分类，并通过对不同 YOLO 变体的对比实验，从精度与速度两方面评估其在同一数据集上的适配性。为满足工程化落地需求，系统采用 PySide6 设计可交互的图形界面，支持图片/文件夹、视频流与摄像头多源输入，提供检测框叠加显示、类别与置信度统计、阈值（Conf/IoU）