最近帮本地三家汽车零部件厂做了质检系统的升级选型，刚好覆盖工业质检的三大核心场景：
三家厂原来的系统要么用Python部署（跨语言调用开销大，维护成本高），要么用纯OpenCV+传统算法（误检漏检率卡瓶颈），都要求换成纯Java+ONNX Runtime CPU版（工控机都是i5-13400F/14500F+16G/32G DDR5，没有GPU预算）。
我花了整整10天，在统一的测试环境下，对YOLOv5s/v8s/v11s/v26s四个目前工业场景最常用的小模型做了全维度横评：从模型导出、预处理、推理、后处理的单环节延迟，到三大核心场景的精度（mAP50-95、漏检率、误检率），再到工业场景的落地适配性，最后给每家厂都出了专属的版本选型建议，三家厂都已经上线，效果完全达标。
今天就把这套完整的横评方案、测试数据、落地适配性分析、版本选型建议全部分享出来，资深开发者可以直接复用其中的测试方法、模型导出脚本，新手也可以先了解工业质检场景下YOLO版本的选型逻辑。
