基于yolov8、yolov5的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码）

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项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 ， 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。

数据集：
网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。

界面：
PyQt5

以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点 。

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摘要：PCB缺陷检测在电子制造业中具有重要作用，不仅可以提高电路板生产的质量和效率，还能为自动化生产提供可靠的检测信息。本文介绍了基于YOLOv8、YOLOv5等深度学习框架的一个PCB缺陷检测模型，该模型使用了大量图片进行训练，能够识别常见的PCB缺陷类型，包括断线、短路、焊点不良等多种类型。此外，我们开发了一款带有UI界面的PCB缺陷检测系统，支持实时检测这些缺陷，并通过图形界面直观地展示检测结果。系统采用Python与PyQt5开发，支持对图片、视频以及摄像头输入进行识别，同时可以保存检测结果供后续分析。本文还附带了完整的Python代码和详细的使用指南，供有兴趣的读者参考，完整的代码资源请见文章末尾。

前言

PCB缺陷检测在提升电子产品质量、降低生产成本以及推动智能制造发展中发挥着至关重要的作用。在电子制造过程中，快速且精准地识别PCB板缺陷，能够有效提高检测效率，降低返工率，尤其是在自动化检测系统中，准确识别断线、短路、焊点不良等缺陷是其生产与质量控制的基础。同时，PCB缺陷检测系统也为生产线提供了重要的实时数据反馈，帮助生产管理人员及时采取修复措施，确保产品的品质和安全。

PCB缺陷检测已在多个领域得到了广泛应用，如电子制造、质量控制、生产管理、自动化检测等应用场景中，均依赖于高效准确的PCB检测技术。通过自动化的缺陷检测系统，电子制造企业可以在生产过程中实时监控PCB板的生产质量，并根据识别到的缺陷信息做出相应的质量控制决策，从而提高生产效率和产品合格率。

在现代制造管理环境中，PCB缺陷检测系统还可以与其他智能制造系统结合使用，如生产线监测、智能调度和质量管理系统，形成一个完整的智能生产体系，帮助企业更高效地管理生产流程。在特殊的生产环境或复杂的电路板结构中，系统能够快速识别不同类型的PCB缺陷，从而为质量管理人员提供更为精准的维护建议。

本文通过收集与PCB缺陷相关的数据和图像，利用YOLOv8、YOLOv5等目标检测技术，结合Python与PyQt5，开发出了一款界面简洁的PCB缺陷检测系统。该系统支持图片、视频及摄像头检测，并能够保存识别结果，为用户提供直观便捷的PCB缺陷检测体验。

功能展示：

部分核心功能如下：

功能1： 支持单张图片识别
功能2： 支持遍历文件夹识别
功能3： 支持识别视频文件
功能4： 支持摄像头识别
功能5： 支持结果文件导出（xls格式）
功能6： 支持切换检测到的目标查看

更多的其他功能可以通过下方视频演示查看。

基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（yolov8）

🌟 一、环境安装

文档中有详细的环境安装指南，包括 Python、PyCharm、CUDA、Torch 等库的安装步骤，所有版本均已适配。你可以根据文档或视频教程一步步完成安装。

经过三年多的经验积累，我整理了在帮助他人安装环境过程中常见的问题和解决方法，并汇总到这份文档中。无论你是使用 GPU 版还是 CPU 版，都能找到相关的安装细节和说明。文档会定期更新，以确保最新的环境配置和优化，供大家参考。

文档截图如下：

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🌟 二、数据集介绍

数据集总共包含下面6个类别，且已经分好 train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接使用。

missing_hole 				# 漏孔
mouse_bite  				# 鼠牙洞
open_circuit				# 开路
short       				# 短路
spur						# 毛刺
spurious_copper				# 杂铜

数据样式如下：
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🌟 三、深度学习算法介绍

本系统集成了多个不同的算法版本和界面版本，以下是对这些版本的概述：

算法版本方面，系统提供了多种深度学习算法和传统图像处理技术，用户可以选择最合适的算法进行任务处理。此外，各算法版本经过严格的测试和优化，以提供更高的准确率和效率。

在界面版本方面，系统设计了多种用户界面风格，可以选择简约、直观的界面，快速上手进行操作；也可以选择功能丰富的专业界面，满足复杂任务的需求。界面设计注重用户体验，确保用户在操作过程中能够方便地访问各种功能。

此外，系统还支持实时更新和扩展，可以根随时添加新的算法模块或界面选项。这种灵活性不仅提高了系统的适用性，也为未来的技术发展预留了空间。

总之，本系统通过多个算法和界面版本的组合，提供了丰富的选择和强大的功能。

下面是对包含到的算法的大概介绍：

1. yolov8相关介绍

YOLOv8 是当前深度学习领域内的一个SOTA（State-Of-The-Art）模型，凭借其前代版本的技术积累，再次引领了目标检测算法的发展方向。与其前辈不同，YOLOv8在模型结构和计算方式上都做了创新性调整，旨在实现更高效的计算和更灵活的应用场景适应能力。全新的骨干网络设计，结合Anchor-Free 检测头，让模型在面对不同输入尺寸、不同目标尺度时的表现更加出色，极大提升了性能和准确性。

此外，YOLOv8 的另一个重要进步在于它采用了全新的损失函数，使得训练过程更加稳定和高效。无论是在传统的CPU平台上运行，还是在更强大的GPU平台上进行加速，YOLOv8 都能够适应不同硬件资源的场景，确保在各种场合下保持高效的推理速度和精确的检测能力。

不过，值得注意的是，ultralytics 这一开发团队并没有直接将其开源库命名为 YOLOv8，而是采用了ultralytics的品牌名来命名整个项目。这并非单纯的命名策略，而是反映了其定位的重大变化。ultralytics 将这个库不仅视为一个算法框架，而非仅仅一个 YOLO 版本的延续。其设计目标之一是打造一个能够适应不同任务的算法平台，无论是目标检测、分类、分割，还是姿态估计，都能够在这个框架中被高效地支持。

这也意味着，未来的ultralytics 开源库将不仅限于 YOLO 系列，它的可扩展性为用户提供了更大的可能性。无论是使用非 YOLO 系列模型，还是面对不同应用领域的特定需求，ultralytics都提供了灵活且高效的解决方案。

总的来说，ultralytics 开源库 的优势可以归纳为以下几个要点：

融合当前最前沿的深度学习技术，让用户可以轻松实现复杂的计算任务。
具有极高的扩展性，未来将不仅支持 YOLO 系列，还会支持更多非 YOLO 的算法，适用于广泛的任务场景。

如此一来，ultralytics 不仅能够帮助开发者在算法研究和工程应用上取得突破，更能推动未来智能视觉领域的进一步发展。

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网络结构如下：
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2. yolov5相关介绍

YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。
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本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5，该算法是YOLO系列算法的较新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外，YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。

在YOLOv5中，首先将输入图像通过骨干网络进行特征提取，得到一系列特征图。然后，通过对这些特征图进行处理，将其转化为一组检测框和相应的类别概率分数，即每个检测框所属的物体类别以及该物体的置信度。YOLOv5中的特征提取网络使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构，它将输入特征图分为两部分，一部分通过一系列卷积层进行处理，另一部分直接进行下采样，最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力，可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。

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在YOLOv5中，每个检测框通过其左上角坐标（x, y）、宽度（w）、高度（h）以及置信度（confidence）来表示。此外，YOLOv5对于每个检测框还会预测C个类别的概率得分，每个类别的概率得分总和为1。这意味着每个检测框最终可以被表示为一个维度为(C+5)的向量，包括类别概率、位置和置信度信息。

在训练过程中，YOLOv5使用了交叉熵损失函数来优化模型，该损失函数由定位损失、置信度损失和分类损失三个部分组成。YOLOv5还采用了Focal Loss和IoU Loss等优化方法，以缓解正负样本不平衡及目标尺寸变化等问题。这些优化不仅提高了模型的准确性，还改善了在不同尺寸目标下的表现。

从网络结构来看，YOLOv5分为四个主要部分：Input（输入）、Backbone（骨干网络）、Neck（颈部结构）和Prediction（预测）。其中，Input部分负责将数据引入网络，采用了Mosaic数据增强技术，能够通过随机裁剪和拼接输入图片，进一步提升网络的泛化能力。

Backbone部分是YOLOv5提取图像特征的关键模块，其特征提取能力直接影响了整个模型的性能表现。相比前代YOLOv4，YOLOv5在Backbone中引入了Focus结构。Focus结构通过切片操作将图片的宽度(W)和高度(H)信息转移到通道空间中，从而实现了2倍的下采样操作，同时保证了不丢失关键信息。

🌟 四、模型训练步骤

使用pycharm打开代码，找到train.py打开，示例截图如下：
修改 model_yaml 的值，以符合实际情况。如果你打算训练 YOLOv8s 模型，请将其修改为 model_yaml = yaml_yolov8s。如果你想训练添加 SE注意力机制 的模型，请将其修改为 model_yaml = yaml_yolov8_SE。
修改 data_path 的数据集路径。这里默认指定的是 traindata.yaml 文件。如果你使用的是我提供的数据，可以不用修改。

修改 model.train() 中的参数，根据自己的需求和电脑硬件的情况进行调整。

# 文档中对参数有详细的说明
model.train(data=data_path,             # 数据集
            imgsz=640,                  # 训练图片大小
            epochs=200,                 # 训练的轮次
            batch=2,                    # 训练batch
            workers=0,                  # 加载数据线程数
            device='0',                 # 使用显卡
            optimizer='SGD',            # 优化器
            project='runs/train',       # 模型保存路径
            name=name,                  # 模型保存命名
            )

修改traindata.yaml文件，打开 traindata.yaml 文件，如下所示：

在这里，只需修改 path 的值，其他的都不用改动（仔细看上面的黄色字体），我提供的数据集默认都是到 yolo 文件夹，设置到 yolo 这一级即可，修改完后，返回 train.py 中，执行train.py。
打开 train.py ，右键执行。
出现如下类似的界面代表开始训练了
训练完后的模型保存在runs/train文件夹下

🌟 五、模型评估步骤

打开val.py文件，如下图所示：
修改 model_pt 的值，是自己想要评估的模型路径
修改 data_path ，根据自己的实际情况修改，具体如何修改，查看上方模型训练中的修改步骤

修改 model.val()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

model.val(data=data_path,           # 数据集路径
          imgsz=300,                # 图片大小，要和训练时一样
          batch=4,                  # batch
          workers=0,                # 加载数据线程数
          conf=0.001,               # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。
          iou=0.6,                  # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。
          device='0',               # 使用显卡
          project='runs/val',       # 保存路径
          name='exp',               # 保存命名
          )

修改完后，即可执行程序，出现如下截图，代表成功（下图是示例，具体以自己的实际项目为准。）
评估后的文件全部保存在在 runs/val/exp... 文件夹下

🌟 六、训练结果

我们每次训练后，会在 run/train 文件夹下出现一系列的文件，如下图所示：
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如果大家对于上面生成的这些内容（confusion_matrix.png、results.png等）不清楚是什么意思，可以在我的文档中查看这些指标的具体含义，示例截图如下：

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结束语 🌟 🌟🌟🌟

下面图片是对每个文件夹作用的介绍：（纯粹是秀一秀俺的代码结构是否清晰，注释是否详细，如果大家觉得有更好的方法，可以下方留言，一定再精进一下。）

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其实用yolo算法做系统非常的简单，但是博客文字有限，如果有介绍不明白的地方，也可以看一下下面的视频，也许会更容易理解。

视频就是记录自己如何进行环境安装、以及如何进行模型训练和模型评估的，具体视频列表可以看下方图片箭头位置。当然如果自己不做这个项目，做其他的也可以参考一下，毕竟方法都是通用的。
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项目完整文件下载请见演示与介绍视频的视频简介部分进行获取➷➷➷

演示与介绍视频： 【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（yolov8）】

演示与介绍视频： 【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（yolov5）】

结束语

由于博主的能力有限，文中提到的方法虽经过实验验证，但难免存在一些不足之处。为不断提升内容的质量与准确性，欢迎您指出任何错误和疏漏。这不仅将帮助我在下次更新时更加完善和严谨，也能让其他读者受益。您的反馈对我至关重要，能够推动我进一步完善相关内容。

此外，如果您有更优秀的实现方案或独到的见解，也非常欢迎分享。这将为大家提供更多思路与选择，促进我们共同的成长与进步。期待您的宝贵建议与经验交流，非常感谢您的支持！

参考文献：

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IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(9), 5643-5653.

本文提出了一种基于深度学习的PCB缺陷检测方法，利用卷积神经网络对电路板图像进行特征提取和分类。该方法显著提高了缺陷检测的精度和速度。
Li, X., Li, Y., & Zhao, H. (2019). “Automated Optical Inspection System for PCB Defect Detection Using YOLOv3.”
Journal of Manufacturing Processes, 42, 457-463.

研究了一种基于YOLOv3的自动光学检测系统，用于PCB缺陷检测。该系统能够实现实时缺陷识别，并在实际生产环境中取得了良好的效果。
Wang, C., Yang, F., & Chen, Q. (2021). “Enhanced Feature Extraction Method for PCB Surface Defects Using Deep Convolutional Neural Networks.”
IEEE Access, 9, 102456-102468.

本文介绍了一种改进的特征提取方法，基于深度卷积神经网络对PCB表面缺陷进行检测。实验结果表明，该方法在小缺陷检测方面表现尤为出色。
Kumar, V., & Gupta, A. (2022). “PCB Defect Classification Using Transfer Learning with Pretrained Deep Models.”
Electronics, 11(3), 315.

文章探讨了使用迁移学习技术，结合预训练的深度学习模型进行PCB缺陷分类的研究。该方法在缺乏大规模标注数据集的情况下，依然能达到高精度的检测效果。
Chen, L., Liu, Z., & Ma, J. (2020). “A Comprehensive Study of Machine Vision-Based PCB Defect Detection Methods.”
Sensors, 20(11), 3214.

本文综述了基于机器视觉的PCB缺陷检测方法，包括传统图像处理技术和深度学习方法的应用，并对不同方法的优缺点进行了分析和对比。