FABRIC DEFECT INSPECTION

窗帘布瑕疵检测系统

基于 YOLO26 的工业布面缺陷检测 · 破洞 / 脏污 / 断丝

系统待命

后端状态检测中…

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INSPECTION CONSOLE

检测指令面板

YOLO26 · 分类别阈值

输入源

上传图片（可多选）导入文件夹

支持拖拽文件到页面任意位置导入；图片按原始文件字节送检（不做 canvas 重编码），视频走准实时抽帧。

推理引擎

引擎列表加载中…

默认 ONNX（best.onnx）；PyTorch（best.pt）首次调用时才懒加载。切换立即对后续请求生效，批量检测期间锁定当前引擎。

示例测试图

将图片放入项目根目录的 test_img 文件夹后刷新页面即可在此选择。

分类别阈值

分类别工作点，影响检出框取舍。请求统一以 conf_floor=0.05 取回全部低分框，再由本页阈值过滤——显示与导出共用同一套阈值。

破洞Hole

脏污Ink

断丝Broken_Filament

类别名对应 CSV 的 class_name：Hole / Ink / Broken_Filament（无缺陷写 Ok）。

批量检测与 CSV 导出

团队名称（决定 CSV 文件名）

剔除失败/未检测图片（勾选后这些图不会进入 CSV）

识别摘要

缺陷框数 0

原始框数（未过滤） 0

检测耗时 0 ms

检出目标列表（点击可与画面检测框联动）框 ↔ 列表双向联动

选中目标详情点击画面中的检测框

暂无选中目标

系统状态

系统就绪 | 后端模型已加载

实时检测画面

交互式检测框准实时抽帧准实时 · -- fps

实时检测

布面视图