钢材表面的缺陷检测系统，通过STM32F4系列芯片和OV2640摄像头实现数据采集，并通过ESP32将数据上传至服务器；其次，利用YOLOv8模型进行缺陷检测，确保高准确性和实时性能；

钢材表面的缺陷检测系统，通过STM32F4系列芯片和OV2640摄像头实现数据采集，并通过ESP32将数据上传至服务器；其次，利用YOLOv8模型进行缺陷检测，确保高准确性和实时性能；最后，基于Spring Boot和Vue构建的缺陷日志管理系统，实现对缺陷信息的高效管理与分析。

点我下载此资源》》》》》》》》

功能模块 1、模块一：基于STM32F4钢材表面数据采集 使用STM32F4系列芯片，使用dcmi接口驱动ov2640模块对数据进行采集，使用fsmc接口驱动Icd屏幕做到数据下位机显示，stm32通过spi通信协议与esp32进行摄像头的数据写读操作，esp32连接服务器将采集的数据发送至模型服务器。 2、模块二：基于YOLOv8的钢材表面缺陷检测模型 使用开源框架yolov8，yolov8的优势主要体现在实时性能、高准确性、多尺度预测、自适应锚框、更强的特征提取器、易于集成、快速检测与稳定跟踪、高精度的车辆计数以及广泛的应用场景。 该模块设计用于缺陷检测的模型，模型通过识别产品图像来检测产品是否合格，并且将记录提交至缺陷日志管理系统 3、模块三：基于Springboot+Vue的缺陷日志管理系统 该模块利用Springboot开源框架开发后端服务器，并且管理和分配模型资源，使用Vue开发前端页面，实现对模型上传的缺陷信息进行管