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本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见文末：
注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。
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以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的PCB缺陷检测系统的全部内容，由于博主能力有限，难免有疏漏之处，希望小伙伴能批评指正
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随着电子产业的快速发展，印制电路板（PCB）的质量检测变得尤为重要。传统的PCB缺陷检测方法主要依赖人工，这种方法不仅效率低下，而且检测精度易受人为因素影响。为了解决这一问题，本文提出了一种基于YOLOv8的PCB板缺陷检测系统。该系统结合了深度学习和计算机视觉技术，能够自动、准确地检测出PCB板上的各种缺陷。在本文中，我们详细介绍了系统的设计理念、技术架构和实现方法。通过实验验证，该系统在检测速度和准确性上都表现出显著的优势，大大提高了PCB板缺陷检测的效率和可靠性。此外，我们还讨论了系统的实际应用前景和潜在改进方向，为电子制造行业的质量控制提供了一种新的解决方案。
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升，无人机技术的快速应用，采取无人机智能化巡视，能够大幅度减少运维人员及时间，提升质量，因此得到快速发展。
深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准确跟踪、判定的效率，具有十分重要的应用效果。
数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml)
图片数量(jpg文件个数)：693
标注数量(xml文件个数)：693
标注类别数：6
标注类别名称:["missing_hole","spurious_copper","spur","mouse_bite","open_circuit","short"]
每个类别标注的框数：
missing_hole count = 497
spurious_copper count = 503
spur count = 488
mouse_bite count = 492
open_circuit count = 482
short count = 491
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
● 数据集介绍：PCB 板表面缺陷检测数据集，真实采集高质量 PCB 板表面含缺陷图片数据，数据集含多款不同 PCB 板高清表面图片数据，包括俯拍正拍、旋转拍摄姿态。数据标注标签包括 missing_hole、mouse_bite、open_circuit、short、spur、spurious_copper 六个缺陷类别；
● 适用实际项目应用：PCB 板表面缺陷检测项目，以及作为通用工业场景 PCB 板表面缺陷检测数据集场景数据的补充；
● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练；
● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考；
注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！
基于YOLOV5的PCB版缺陷检测
一、数据集介绍
印刷电路板（PCB）瑕疵数据集：数据下载链接，是一个公共的合成PCB数据集，由北京大学发布，其中包含1386张图像以及6种缺陷（缺失孔，鼠标咬伤，开路，短路，杂散，伪铜），用于检测，分类和配准任务。选取其中445张图像进行了训练（下载了别人的）。
数据样本示例：
二、环境配置
1、github官网下载yolov5源码：https://github.com/ultralytics/yolov5
2、Anaconda安装（省略）
3、创建新的环境（pytho
YOLOv5是一种流行的目标检测算法，它在PyTorch框架下实现。我将使用PyQt创建一个用户界面，用于调用已经训练好的飞鸟检测模型来检测图像中的飞鸟。
首先，我们需要训练一个飞鸟检测模型。我将使用一个已经标注好的飞鸟数据集，该数据集共有26个样本，每个样本含有一张图像和相应的标注信息。这些标注信息包括飞鸟的边界框和类别标签。我们可以通过YOLOv5来训练这个数据集，并生成一个经过训练的飞鸟检测模型。
接下来，我将使用PyQt框架创建一个简单的用户界面。该界面包含一个文件选择按钮，用于选择待检测的图像文件。当用户选择完图像文件后，我们可以通过调用训练好的模型来进行检测。检测过程中，模型将会在图像中标注出检测到的飞鸟边界框，并显示相应的类别标签。
通过这个简单的用户界面，用户可以方便地选择待检测的图像，并获得飞鸟检测的结果。这个界面可以帮助用户了解飞鸟检测模型的性能，并在需要时进行改进。
总而言之，我将使用PyQt框架创建一个用户界面，用于调用训练好的飞鸟检测模型来检测图像中的飞鸟。这个界面将能够方便地使用训练好的模型来进行飞鸟检测，并提供标注信息以帮助用户了解检测结果。
