基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统
概述
本资源提供了一套完整的基于深度学习技术的PCB板缺陷检测解决方案。系统利用YOLOv5算法，专门设计用于智能识别并定位印刷电路板上的常见缺陷，如漏孔、鼠牙洞、毛刺等，大大提高了检测的准确性与效率。特别适合于工业自动化检验流程，减少人工错误，提升产品质量控制。
主要特点
- 深度学习驱动：采用成熟的YOLOv5目标检测框架，实现高速与高效的目标定位。
- 直观用户界面：配备Python+PyQt设计的简洁用户界面，支持图片、视频及摄像头实时检测。
- 数据集齐全：包含训练集、验证集和测试集，共9961张图片，覆盖六种缺陷类别，数据平衡，便于模型训练。
- 全面的功能：系统不仅能检测图像中的缺陷，还能记录、展示并保存检测结果，支持用户管理和结果查询。
- 易于部署：提供详细的代码资源和环境配置指南，即使是初学者也能快速上手。
功能模块
- 图片检测：选择本地图片进行缺陷识别，结果清晰标注。
- 视频检测：支持导入视频文件，逐帧分析，捕捉缺陷。
- 摄像头实时检测：实时监控PCB生产线，即时反馈缺陷信息。
- 数据集与训练：提供数据集，可自定义训练模型，提高专属性检测能力。
技术栈
- 深度学习框架：YOLOv5
- 编程语言：Python 3.8
- 界面设计：PyQt
- 环境要求：Anaconda, PyTorch
快速启动
- 环境搭建：依据提供的requirements.txt文件安装所有必需的Python包。
- 数据集准备：利用下载的数据集进行模型训练。
- 运行系统：通过main.py或指定的入口文件启动系统，开始你的PCB缺陷检测之旅。
获取资源
完整的代码、数据集、训练脚本及UI资源文件已整理打包。请参照资源下载页面指引获取，开始你的智能PCB缺陷检测项目。
通过本资源，你可以快速部署一套高效的PCB缺陷检测系统，无论是科研、教育还是工业应用，都将极大提升工作效率。开始探索深度学习在电路板质量控制中的力量吧！