本项目是一个基于 YOLOV11 的缺陷检测系统，基于 PyTorch、TensorRT 和 PyQt 框架开发。目前项目支持本地和 Docker 镜像部署，具体部署和使用流程参照以下内容：
本项目已构建Docker镜像，并发布到阿里云，可以将镜像pull到本地，并配置好相关软硬件后运行。 具体流程为：
- 在终端运行：
docker pull crpi-r37s2gzadg742ivt.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/yunzhoudanxin/defect:latest - 拉取镜像之后，运行 ：
docker images查看是否拉取到镜像。 - 运行镜像容器：首先运行
xhost +local:docker。确保docker容器内可以打开QT界面。 - 随后运行容器：
docker run -it --device=/dev/video0 -e DISPLAY=unix$DISPLAY --gpus all -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix [ your_image_name ] - 进入容器后，执行：
python pyqt_.py进入系统界面。
若要在本地运行项目系统，请先创建 python 虚拟环境，建议使用conda创建并维护
创建 conda 环境之后，安装 requirement.txt
运行系统之前，需要先创建所需的数据库，在 conda 环境下，运行 build_sql.py 文件，创建MySQL数据库
随后运行 pyqt_.py 文件，开始运行系统