基于YOLOv8的苹果新鲜度检测系统（YOLOv8深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

一、项目介绍

摘要

本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套苹果新鲜度智能检测系统，能够自动识别并分类新鲜苹果和受损苹果。系统使用深度学习技术，通过对苹果外观特征的自动学习与识别，实现了水果新鲜度的快速、客观评估。项目构建了包含697张苹果图像的自定义数据集（训练集489张、验证集178张、测试集30张），将苹果分为两类：'apple'(新鲜苹果)和'damaged_apple'(受损苹果)。经过模型训练和优化，系统在测试集上达到了较高的检测精度，能够准确识别苹果表面的损伤、腐烂等新鲜度相关特征。该系统可应用于水果分拣流水线、超市质量检查及农业生产等多个场景，为水果质量检测提供了智能化解决方案。

项目意义

1. 农业生产与食品质量控制

在农业生产领域，本系统能够帮助果农和水果加工企业快速筛选优质苹果，提高水果产品的整体质量水平。传统的水果分拣主要依靠人工目视检查，效率低下且容易受主观因素影响。本系统的自动化检测能力可以显著提高分拣效率（预计可提升5-10倍），同时保证评估标准的一致性，减少人为误差。

2. 减少食品浪费与经济损失

据联合国粮农组织统计，全球约有45%的水果蔬菜在供应链过程中损失。本系统通过早期准确识别受损苹果，可以及时将即将变质的水果优先处理或降价销售，从而减少食品浪费。对于水果经销商而言，这意味着显著降低经济损失，同时也能为消费者提供更透明的新鲜度信息。

3. 智能农业与产业升级

本项目是计算机视觉技术在农业领域的具体应用，代表了传统农业向智能化、数字化转型的趋势。通过部署此类AI系统，农业生产者可以获得数据支持的质量分析，优化存储和运输条件，延长水果保鲜期，最终提高产品市场竞争力。

4. 技术示范价值

虽然项目针对苹果检测，但其技术框架和方法可以扩展至其他水果甚至蔬菜的新鲜度检测。采用的YOLOv8模型平衡了检测精度和速度，适合实际部署应用，为类似农产品质量检测项目提供了可参考的技术方案。

5. 消费者权益保护

在零售端应用本系统，可以帮助消费者直观了解水果新鲜度，做出更明智的购买决策。超市或水果店可以通过系统检测结果对产品进行分级定价，建立消费者信任，提升购物体验。

6. 研究与教育价值

本项目完整实现了从数据收集、标注、模型训练到系统评估的完整机器学习流程，具有很好的教学示范意义。项目涉及的小样本学习、数据增强等技术挑战也为计算机视觉研究提供了实际案例。

综上所述，YOLOv8苹果新鲜度检测系统不仅具有直接的商业应用价值，还对促进农业智能化、减少食品浪费、保护消费者权益等方面具有广泛的社会意义。随着技术的不断优化，该系统有望成为水果供应链质量管控的标准工具之一。

基于深度学习的苹果新鲜度检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对单张图片进行检测，返回检测框及类别信息。
✅批量图片检测：支持文件夹输入，一次性检测多张图片，生成批量检测结果。
✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。
✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测，

• 图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

• 视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集名称: 苹果检测数据集
数据集类别: 2类
类别名称: ['apple', 'damaged_apple']

数据集划分:

• 训练集:
  训练集用于训练YOLOv8模型，使其能够学习并识别正常苹果和受损苹果的特征。训练集的图像涵盖了不同光照条件、背景环境以及苹果的不同状态，以确保模型的泛化能力。

• 验证集:
  验证集用于在训练过程中评估模型的性能，帮助调整超参数和防止过拟合。验证集的图像与训练集类似，但独立于训练集，确保模型在未见过的数据上也能表现良好。

• 测试集:
  测试集用于最终评估模型的性能，反映模型在实际应用中的表现。测试集的图像是完全独立的，确保评估结果的客观性和准确性。

数据集特点:

• 高质量标注: 每张图像都经过精确的标注，标注信息包括苹果的类别（正常或受损）和边界框位置，确保模型能够准确学习目标特征。

• 多样性: 数据集中的图像涵盖了不同光照条件、背景环境以及苹果的不同状态（如轻微损伤、严重损伤等），确保模型能够适应各种实际场景。

• 类别平衡: 数据集中正常苹果和受损苹果的样本数量相对平衡，避免了类别不平衡问题对模型性能的影响。

应用场景:

• 果园采摘: 在果园中实时检测苹果的状态，帮助果农快速区分正常苹果和受损苹果，优化采摘流程。

• 水果分拣: 在水果加工厂中，系统可以自动分拣正常苹果和受损苹果，提高分拣效率并减少人工成本。

• 食品质量检测: 在食品供应链中，系统可以用于检测苹果的质量状态，确保只有高质量的苹果进入市场。

训练集：

验证集：

数据集配置文件data.yaml

train: .\datasets\images\train val: .\datasets\images\val test: .\datasets\images\test nc: 2 names: ['apple', 'damaged_apple']

数据集制作流程

• 标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

• 转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

• 分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

• 准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

• 调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO model_path = 'yolov8s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLO(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

# -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import time import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer, QThread, pyqtSignal, QCoreApplication from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QMessageBox, QWidget, QHeaderView, QTableWidgetItem, QAbstractItemView) from ultralytics import YOLO # 自定义模块导入 sys.path.append('UIProgram') from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow from UIProgram.QssLoader import QSSLoader from UIProgram.precess_bar import ProgressBar import detect_tools as tools import Config class DetectionApp(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) self.ui = Ui_MainWindow() self.ui.setupUi(self) # 初始化应用 self._setup_ui() self._connect_signals() self._load_stylesheet() # 模型和资源初始化 self._init_detection_resources() def _setup_ui(self): """初始化UI界面设置""" self.display_width = 700 self.display_height = 500 self.source_path = None self.camera_active = False self.video_capture = None # 配置表格控件 table = self.ui.tableWidget table.verticalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Fixed) table.verticalHeader().setDefaultSectionSize(40) table.setColumnWidth(0, 80) # ID列 table.setColumnWidth(1, 200) # 路径列 table.setColumnWidth(2, 150) # 类别列 table.setColumnWidth(3, 90) # 置信度列 table.setColumnWidth(4, 230) # 位置列 table.setSelectionBehavior(QAbstractItemView.SelectRows) table.verticalHeader().setVisible(False) table.setAlternatingRowColors(True) def _connect_signals(self): """连接按钮信号与槽函数""" self.ui.PicBtn.clicked.connect(self._handle_image_input) self.ui.comboBox.activated.connect(self._update_selection) self.ui.VideoBtn.clicked.connect(self._handle_video_input) self.ui.CapBtn.clicked.connect(self._toggle_camera) self.ui.SaveBtn.clicked.connect(self._save_results) self.ui.ExitBtn.clicked.connect(QCoreApplication.quit) self.ui.FilesBtn.clicked.connect(self._process_image_batch) def _load_stylesheet(self): """加载CSS样式表""" style_file = 'UIProgram/style.css' qss = QSSLoader.read_qss_file(style_file) self.setStyleSheet(qss) def _init_detection_resources(self): """初始化检测相关资源""" # 加载YOLOv8模型 self.detector = YOLO('runs/detect/exp/weights/best.pt', task='detect') self.detector(np.zeros((48, 48, 3))) # 预热模型 # 初始化字体和颜色 self.detection_font = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 25, 0) self.color_palette = tools.Colors() # 初始化定时器 self.frame_timer = QTimer() self.save_timer = QTimer() def _handle_image_input(self): """处理单张图片输入""" self._stop_video_capture() file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, '选择图片', './', "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png)") if not file_path: return self._process_single_image(file_path) def _process_single_image(self, image_path): """处理并显示单张图片的检测结果""" self.source_path = image_path self.ui.comboBox.setEnabled(True) # 读取并检测图片 start_time = time.time() detection_results = self.detector(image_path)[0] processing_time = time.time() - start_time # 解析检测结果 boxes = detection_results.boxes.xyxy.tolist() self.detection_boxes = [list(map(int, box)) for box in boxes] self.detection_classes = detection_results.boxes.cls.int().tolist() confidences = detection_results.boxes.conf.tolist() self.confidence_scores = [f'{score * 100:.2f}%' for score in confidences] # 更新UI显示 self._update_detection_display(detection_results, processing_time) self._update_object_selection() self._show_detection_details() self._display_results_table(image_path) def _update_detection_display(self, results, process_time): """更新检测结果显示""" # 显示处理时间 self.ui.time_lb.setText(f'{process_time:.3f} s') # 获取带标注的图像 annotated_img = results.plot() self.current_result = annotated_img # 调整并显示图像 width, height = self._calculate_display_size(annotated_img) resized_img = cv2.resize(annotated_img, (width, height)) qimage = tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img) self.ui.label_show.setPixmap(qimage) self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.ui.PiclineEdit.setText(self.source_path) # 更新检测数量 self.ui.label_nums.setText(str(len(self.detection_classes))) def _calculate_display_size(self, image): """计算适合显示的图像尺寸""" img_height, img_width = image.shape[:2] aspect_ratio = img_width / img_height if aspect_ratio >= self.display_width / self.display_height: width = self.display_width height = int(width / aspect_ratio) else: height = self.display_height width = int(height * aspect_ratio) return width, height def _update_object_selection(self): """更新目标选择下拉框""" options = ['全部'] target_labels = [ f'{Config.names[cls_id]}_{idx}' for idx, cls_id in enumerate(self.detection_classes) ] options.extend(target_labels) self.ui.comboBox.clear() self.ui.comboBox.addItems(options) def _show_detection_details(self, index=0): """显示检测目标的详细信息""" if not self.detection_boxes: self._clear_detection_details() return box = self.detection_boxes[index] self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.detection_classes[index]]) self.ui.label_conf.setText(self.confidence_scores[index]) self.ui.label_xmin.setText(str(box[0])) self.ui.label_ymin.setText(str(box[1])) self.ui.label_xmax.setText(str(box[2])) self.ui.label_ymax.setText(str(box[3])) def _clear_detection_details(self): """清空检测详情显示""" self.ui.type_lb.setText('') self.ui.label_conf.setText('') self.ui.label_xmin.setText('') self.ui.label_ymin.setText('') self.ui.label_xmax.setText('') self.ui.label_ymax.setText('') def _display_results_table(self, source_path): """在表格中显示检测结果""" table = self.ui.tableWidget table.setRowCount(0) table.clearContents() for idx, (box, cls_id, conf) in enumerate(zip( self.detection_boxes, self.detection_classes, self.confidence_scores)): row = table.rowCount() table.insertRow(row) # 添加表格项 items = [ QTableWidgetItem(str(row + 1)), # ID QTableWidgetItem(source_path), # 路径 QTableWidgetItem(Config.CH_names[cls_id]), # 类别 QTableWidgetItem(conf), # 置信度 QTableWidgetItem(str(box)) # 位置坐标 ] # 设置文本居中 for item in [items[0], items[2], items[3]]: item.setTextAlignment(Qt.AlignCenter) # 添加到表格 for col, item in enumerate(items): table.setItem(row, col, item) table.scrollToBottom() def _process_image_batch(self): """批量处理图片""" self._stop_video_capture() folder = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择图片文件夹", "./") if not folder: return self.source_path = folder valid_extensions = {'jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp'} for filename in os.listdir(folder): filepath = os.path.join(folder, filename) if (os.path.isfile(filepath) and filename.split('.')[-1].lower() in valid_extensions): self._process_single_image(filepath) QApplication.processEvents() # 保持UI响应 def _update_selection(self): """更新用户选择的检测目标显示""" selection = self.ui.comboBox.currentText() if selection == '全部': boxes = self.detection_boxes display_img = self.current_result self._show_detection_details(0) else: idx = int(selection.split('_')[-1]) boxes = [self.detection_boxes[idx]] display_img = self.detector(self.source_path)[0][idx].plot() self._show_detection_details(idx) # 更新显示 width, height = self._calculate_display_size(display_img) resized_img = cv2.resize(display_img, (width, height)) qimage = tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img) self.ui.label_show.clear() self.ui.label_show.setPixmap(qimage) self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) def _handle_video_input(self): """处理视频输入""" if self.camera_active: self._toggle_camera() video_path = self._get_video_path() if not video_path: return self._start_video_processing(video_path) self.ui.comboBox.setEnabled(False) def _get_video_path(self): """获取视频文件路径""" path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, '选择视频', './', "视频文件 (*.avi *.mp4)") if path: self.source_path = path self.ui.VideolineEdit.setText(path) return path return None def _start_video_processing(self, video_path): """开始处理视频流""" self.video_capture = cv2.VideoCapture(video_path) self.frame_timer.start(1) self.frame_timer.timeout.connect(self._process_video_frame) def _stop_video_capture(self): """停止视频捕获""" if self.video_capture: self.video_capture.release() self.frame_timer.stop() self.camera_active = False self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') self.video_capture = None def _process_video_frame(self): """处理视频帧""" ret, frame = self.video_capture.read() if not ret: self._stop_video_capture() return # 执行目标检测 start_time = time.time() results = self.detector(frame)[0] processing_time = time.time() - start_time # 解析结果 self.detection_boxes = results.boxes.xyxy.int().tolist() self.detection_classes = results.boxes.cls.int().tolist() self.confidence_scores = [f'{conf * 100:.2f}%' for conf in results.boxes.conf.tolist()] # 更新显示 self._update_detection_display(results, processing_time) self._update_object_selection() self._show_detection_details() self._display_results_table(self.source_path) def _toggle_camera(self): """切换摄像头状态""" self.camera_active = not self.camera_active if self.camera_active: self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头开启') self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) self._start_video_processing(0) self.ui.comboBox.setEnabled(False) else: self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启') self.ui.label_show.clear() self._stop_video_capture() def _save_results(self): """保存检测结果""" if not self.video_capture and not self.source_path: QMessageBox.information(self, '提示', '没有可保存的内容，请先打开图片或视频！') return if self.camera_active: QMessageBox.information(self, '提示', '无法保存摄像头实时视频！') return if self.video_capture: self._save_video_result() else: self._save_image_result() def _save_video_result(self): """保存视频检测结果""" confirm = QMessageBox.question( self, '确认', '保存视频可能需要较长时间，确定继续吗？', QMessageBox.Yes | QMessageBox.No) if confirm == QMessageBox.No: return self._stop_video_capture() saver = VideoSaverThread( self.source_path, self.detector, self.ui.comboBox.currentText()) saver.start() saver.update_ui_signal.connect(self._update_progress) def _save_image_result(self): """保存图片检测结果""" if os.path.isfile(self.source_path): # 处理单张图片 filename = os.path.basename(self.source_path) name, ext = filename.rsplit(".", 1) save_name = f"{name}_detect_result.{ext}" save_path = os.path.join(Config.save_path, save_name) cv2.imwrite(save_path, self.current_result) QMessageBox.information( self, '完成', f'图片已保存至: {save_path}') else: # 处理文件夹中的图片 valid_exts = {'jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp'} for filename in os.listdir(self.source_path): if filename.split('.')[-1].lower() in valid_exts: filepath = os.path.join(self.source_path, filename) name, ext = filename.rsplit(".", 1) save_name = f"{name}_detect_result.{ext}" save_path = os.path.join(Config.save_path, save_name) results = self.detector(filepath)[0] cv2.imwrite(save_path, results.plot()) QMessageBox.information( self, '完成', f'所有图片已保存至: {Config.save_path}') def _update_progress(self, current, total): """更新保存进度""" if current == 1: self.progress_dialog = ProgressBar(self) self.progress_dialog.show() if current >= total: self.progress_dialog.close() QMessageBox.information( self, '完成', f'视频已保存至: {Config.save_path}') return if not self.progress_dialog.isVisible(): return percent = int(current / total * 100) self.progress_dialog.setValue(current, total, percent) QApplication.processEvents() class VideoSaverThread(QThread): """视频保存线程""" update_ui_signal = pyqtSignal(int, int) def __init__(self, video_path, model, selection): super().__init__() self.video_path = video_path self.detector = model self.selection = selection self.active = True self.colors = tools.Colors() def run(self): """执行视频保存""" cap = cv2.VideoCapture(self.video_path) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) size = ( int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) filename = os.path.basename(self.video_path) name, _ = filename.split('.') save_path = os.path.join( Config.save_path, f"{name}_detect_result.avi") writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, size) total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) current_frame = 0 while cap.isOpened() and self.active: current_frame += 1 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 执行检测 results = self.detector(frame)[0] frame = results.plot() writer.write(frame) self.update_ui_signal.emit(current_frame, total_frames) # 释放资源 cap.release() writer.release() def stop(self): """停止保存过程""" self.active = False if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = DetectionApp() window.show() sys.exit(app.exec_())

七、项目

演示与介绍视频：

基于深度学习的苹果新鲜度检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili