基于YOLOv5的PCB板缺陷检测系统的设计与实现

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。