欢迎关注『youcans动手学模型』系列
本专栏内容和资源同步到 GitHub/youcans
【YOLO5 项目实战】（1）YOLO5 环境配置与测试
【YOLO5 项目实战】（2）使用自己的数据集训练目标检测模型
【YOLO5 项目实战】（3）PCB 缺陷检测

1. PCB 缺陷检测问题

印制电路板(简称PCB)是组装电子零件用的基板，PCB板的制造品质直接影响电子产品的可靠性。随着电子组装向更高密度、更小尺寸的PCB混合技术的纵深发展，为减少进入下步工序的缺陷电路板的数量，对PCB检测的自动光学检测(AOI)系统的需求也越来越大。

AOI系统是基于机器视觉技术应用的自动化检测系统，由图像采集单元、光源和主机组成，采用高清相机和高速图像处理软件进行实时检测，提取PCB表面图形、通过图形数字化转换、特征点逻辑判断与图形匹配、线条形态轮廓逻辑比对、缺陷点判定与提取这一技术流程来实现PCB表面图形的缺陷检测。

AOI系统作为基于机器视觉的自动化检测工具，具有高速、高效、高精度的特点，广泛应用于PCB检测。它能尽早发现并纠正缺陷，提高SMT生产工艺的成品率，并能适应高密度PCB组装的检测需求。

传统的 PCB 缺陷检测技术，通常基于数字图像处理技术进行处理。例如：首先读取图片，然后进行开运算和闭运算以预处理图像，接着使用动态阈值分割方法提取缺陷区域，最后展示原图和检测出的缺陷边缘。常用处理算法包括：

• Blob分析+特征检测
• Blob分析+特征检测+差分
• 频域滤波+空间滤波
• 光度立体法
• 特征训练（分类器，深度学习）
• 测量+拟合

近年来随着深度学习技术的发展，基于深度学习的PCB板缺陷检测方法取得了显著的进步。YOLO（You Only Look Once）系列算法，以其快速、准确的特点，在实时缺陷检测领域受到广泛关注。

一种基于 YOLO5 PCB板缺陷检测系统，面临的挑战包括：

• PCB板缺陷检测的准确性和速度
• 环境适应性和模型泛化能力
• 用户交互界面的直观性和功能性
• 数据处理能力和存储效率
• 系统的可扩展性和维护性

2. PCB 缺陷数据集

2.1 下载 PCB 瑕疵数据集

北大印刷电路板（PCB）瑕疵数据集
北大智能机器人开放实验室提供的 印刷电路板（PCB）瑕疵数据集，是一个公共合成PCB数据集，包含1386张图像，具有6种缺陷（漏孔、鼠咬、开路、短路、杂散、杂铜），用于图像检测、分类和配准任务。

• 下载地址：北京大学智能机器人开放实验室
• 百度AI stduio下载链接：https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/272346，下载内容包括JSON和VOC格式版

使用百度AI stduio下载，选择 PCB_DATASET_VOC.zip 下载。下载数据集的结构如下：

- DataSetPCB- Annotations- ImageSets

DeepPCB 瑕疵数据集：
一个数据集包含1500个图像对，每个图像对由一个无缺陷的模板图像和一个对齐的测试图像组成，带有注释，包括6种最常见的PCB缺陷的位置：开路、短路、鼠咬、毛刺、针孔和假铜。每张 640 x 640图像中大约有3到12个缺陷。推荐将1000张图像作为训练集，将剩余图像作为测试集。

• 下载地址：DeepPCB数据集
• Gitee 下载链接：https://gitee.com/dengzhiguang/DeepPCB
• 参考文献：Online PCB Defect Detector On A New PCB Defect Dataset

2.2 构建 PCB 缺陷数据集

下载的 PCB 瑕疵数据集与 YOLOv5 的格式不一致，本文以北大 PCB 瑕疵数据集为例，构建 YOLOv5 数据集。

2.2.1 划分训练/测试数据集

把原始数据集划分为训练集、测试集和验证集，处理代码 split_train_val.py如下：

import os
import random
import argparseparser = argparse.ArgumentParser()
# 数据集的标注文件夹的路径，默认 '\Annotations'
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
# 数据集的图像文件夹的路径，默认 '\ImageSets'
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
# xmlfilepath = '\Annotations'
# txtsavepath = '\Images'total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):os.makedirs(txtsavepath)trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.8
num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')for i in list_index:name = total_xml[i][:-4] + '\n'print(name)if i in trainval:file_trainval.write(name)if i in train:file_train.write(name)else:file_val.write(name)else:file_test.write(name)file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

2.2.2 标签格式转换

（1）该 PCB 瑕疵数据集 采用 VOC 的标签格式，保存在 Annotations 子目录中。
以 01_missing_hole_01.xml 为例，内容如下：

<annotation><folder>Missing_hole</folder><filename>01_missing_hole_01.jpg</filename><path>/home/weapon/Desktop/PCB_DATASET/Missing_hole/01_missing_hole_01.jpg</path><source><database>Unknown</database></source><size><width>3034</width><height>1586</height><depth>3</depth></size><segmented>0</segmented><object><name>missing_hole</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>2459</xmin><ymin>1274</ymin><xmax>2530</xmax><ymax>1329</ymax></bndbox></object><object><name>missing_hole</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>1613</xmin><ymin>334</ymin><xmax>1679