Gao et al. (2019). "Automatic PCB Defect Detection Using Deep Learning and Unsupervised Feature Learning" 该研究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(CNN)自动提取特征,并结合无监督学习方式对电路板缺陷进行检测。该方法不依赖于传统的人工特征工程,具有较强的鲁棒性和较高的检测精度。
基于PaddleDetection的PCB瑕疵检测 数据集与框架介绍 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,鼠咬伤,开路,短路,杂散,伪铜),用于检测、分类和配准任务。我们选取了其中适用于检测任务的693张图像,随机选择593张图像作为训练集,100张...
本人按照VOC格式创建数据集,具体格式如下: ├── data│ ├── xml 进行 detection 任务时的标签文件,xml 形式,文件名与图片名一一对应│ ├── image 存放.jpg 格式的图片文件│ ├── label 存放label标注信息的txt文件,与图片一一对应│ ├── txt 存放原始标注...
二、安装PaddleDetection以及依赖 三、开始训练 四、推理一张图片 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 一、数据准备 In [ ] # 解压数据集(仅运行一次) !tar -xvf data/data185667/pcb.tar -C ./data/ In [12] %cd ~ /home/aistudio In [13]...
PaddleDetection作为成熟的目标检测开发套件,提供了从数据准备、模型训练、模型评估、模型导出到模型部署的全流程。 一. 环境安装及测试 手工下载PaddleDetection套件,并安装 In [ ] # 进入PaddleDetection套件安装目录 %cd /home/aistudio/work/PaddleDetection-2.5.0 # 安装套件 !pip install -r requirements.txt ...
虞女**女祠 上传40.58 MB 文件格式 zip classification computer-vision detection lvq neural-networks recognition PCB检测CV-NN机器视觉检测PCB缺陷,并利用神经网络进行分类。该系统利用计算机视觉技术自动检测PCB板上的缺陷,如短路、开路、焊接问题等,并通过神经网络对这些缺陷进行分类。通过高分辨率图像和深度学习算法,...
此外,Mask R-CNN通过在Faster R-CNN的基础上添加一个用于生成高质量分割掩码的分支,对于精细缺陷的检测表现出色。近期,基于Transformer的算法如DETR (Detection with Transformers)和ViT (Vision Transformer)在一些研究中被探索用于缺陷检测,尤其是它们在处理复杂图像特征和关系时显示出的潜力。
Faulty_PCB_Object_Detection是一种用于检测PCB(Printed Circuit Board,印刷电路板)上小孔的错误放置的方法。PCB上的小孔通常用于电子元件的安装和连接。该方法通过图像处理技术来识别和检测PCB上的小孔,并判断它们是否被错误地钻孔。 该方法首先使用计算机视觉算法对PCB图像进行预处理,包括去噪、边缘检测和图像增强等步骤...
Therefore, this paper proposes a PCB defect detection algorithm based on CDI-YOLO. Firstly, the coordinate attention mechanism (CA) is introduced to improve the backbone and neck network of YOLOv7-tiny, enhance the feature extraction capability of the model, and thus improve the accur...
├── data │ ├── xml 进行 detection 任务时的标签文件,xml 形式,文件名与图片名一一对应│ ├── image 存放.jpg 格式的图片文件│ ├── label 存放label标注信息的txt文件,与图片一一对应│ ├── txt 存放原始标注信息,x1,y1,x2,y2,type ├── dataSet(train,val,test建议按照8:1:1比例...