基于YOLOv5的PCB板缺陷检测系统的设计与实现(PyQT页面+YOLOv5模型+数据集)

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简介

随着电子设备的广泛应用,PCB(印刷电路板)作为其核心部件,其质量和可靠性至关重要。然而,PCB生产过程中常常会出现各种缺陷,如鼠咬伤、开路、短路、杂散、伪铜等。这些缺陷可能导致设备故障,甚至引发严重的安全问题。为了提高PCB检测的效率和准确性,我们基于YOLOv5目标检测模型,开发了一套PCB电路板故障检测系统。本报告将详细介绍该系统的实际与实现,包括系统架构、功能实现、使用说明、检测示例、数据集获取与介绍、YOLOv5模型介绍及其训练过程。

系统架构

系统组成

  1. 用户界面(GUI):基于PyQt5实现,提供图像、视频及实时摄像头检测功能。
  2. 检测模型:基于YOLOv5的目标检测模型,用于识别PCB上的各种缺陷。
  3. 视频处理模块:处理视频流,实现逐帧检测。
  4. 数据管理模块:负责数据的加载、保存及标注。

工作流程

  1. 用户加载图像/视频或启动摄像头
  2. 系统调用YOLOv5模型进行缺陷检测
  3. 检测结果显示在GUI上,包括缺陷位置、种类及数量

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