PyQt + YOLOv5 + PCB缺陷检测资源文件介绍

本仓库提供了一个基于PyQt和YOLOv5的PCB缺陷检测资源文件，旨在帮助用户快速搭建和使用PCB缺陷检测系统。该资源文件包含了完整的代码和相关文件，方便用户进行二次开发和定制。

资源文件内容

1. 主要功能

• 登入界面：提供用户登录功能，确保系统的安全性。
• 图像和视频检测：支持对图像和视频进行PCB缺陷检测。
• YoloV5代码：整体基于YoloV5模型，提供高效的缺陷检测能力。

2. 文件结构

• ui文件夹：存放UI相关的Python文件和原件，便于用户进行UI的修改和定制。
  • ui_main.py：主界面的UI文件。
  • ui_detect.py：检测界面的UI文件。
  • 其他UI相关的原件文件。

• ui_img文件夹：存放UI使用的图像文件，包括背景图、按钮图标等。

• utils文件夹：包含一些辅助工具和实用函数。
  • id_utils.py：用户账户工具，用于管理用户ID信息。

• detect_logical.py：检测界面的逻辑代码，负责处理检测相关的业务逻辑。

• main_logic.py：主界面的逻辑代码，负责处理主界面的业务逻辑。

• userinfo.csv：存放用户账号ID信息，用于用户登录验证。

使用说明

1. 环境配置：
   • 确保已安装Python 3.x。
   • 安装所需的Python库，如PyQt、OpenCV、PyTorch等。
2. 运行程序：
   • 运行main_logic.py文件，启动主界面。
   • 在主界面中进行用户登录，进入检测界面。
   • 在检测界面中选择图像或视频文件，进行PCB缺陷检测。
3. 二次开发：
   • 用户可以根据需求修改UI文件，调整界面布局和样式。
   • 在utils文件夹中添加自定义工具，扩展系统功能。

注意事项

• 请确保所有依赖库已正确安装，否则可能导致程序无法正常运行。
• 在进行二次开发时，建议备份原始文件，以免误操作导致文件丢失。

贡献与反馈

欢迎用户提出问题和建议，帮助我们改进和完善该资源文件。如果您有任何疑问或需要进一步的帮助，请在仓库中提交Issue。

感谢您的使用和支持！

下载链接

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