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基于YOLOv8的PCB缺陷检测实现附完整代码

基于YOLOv8的PCB缺陷检测实现附完整代码_第1张图片

1 数据集

发布了一个合成的PCB数据集，包含1386张图像，其中包含6种缺陷，用于检测、分类和注册任务的使用。此外，我们提出了一种基于参考的方法来检查并训练了一个端到端的卷积神经网络来对这些缺陷进行分类。与传统方法需要逐像素处理不同，我们的方法首先定位缺陷，然后通过神经网络对其进行分类，显示出在我们的数据集上具有优越的性能。

 标注了6种最常见的PCB缺陷：'missing_hole', 'mouse_bite', 'open_circuit', 'short', 'spur', 'spurious_copper'

基于YOLOv8的PCB缺陷检测实现附完整代码_第2张图片

基于YOLOv8的PCB缺陷检测实现附完整代码_第3张图片

 数据集下载链接如下：

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