YOLOv5至YOLOv12升级：木材表面缺陷检测系统的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）摘要:木材表面缺陷（如节疤、裂纹、虫孔、腐朽、树脂囊与压痕等）的快速、稳定检测是提升分级一致性与产线自动化水平的关键环节。本文围绕基于深度学习的木材表面缺陷检测系统展开，构建了从数据采集与标注、模型训练与评估到工程部署与可视化交互的完整技术路线：在算法侧，以目标检测为核心框架，引入多尺度特征融合与注意力增强以提升对小目标与低对比缺陷的检出率，并结合数据增强与迁移学习缓解样本不均衡与场景域偏移问题；在系统侧，提供面向工业场景的推理与展示模块，支持图片/视频/相机多源输入，输出缺陷类别、置信度与位置框并生成统