PCB电路板生产缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测

【PCB电路板生产缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测】
本目标检测数据集共包含6类检测目标、总计2448张标注图像，围绕”PCB电路板生产缺陷检测数据集”场景进行采集与标注，可用于目标检测任务模型的训练与验证，适用于工业检测等领域。

数据集概览

• 数据集名称：PCB电路板生产缺陷检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：2448 张
• 标注类别：6 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含 6 个检测类别：

• 多余铜皮（spurious_copper）
• 开路（open_circuit）
• 缺口（鼠咬）（mouse_bite）
• 漏孔（missing_hole）
• 短路（short）
• 毛刺（spur）

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT 格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 电子制造在线质检：自动识别PCB典型制造缺陷，辅助产线实时检测。
2. 良品率提升：精准定位缺陷区域，减少漏检并提高良品率。
3. 生产效率优化：加快电路板质检流程，提升生产效率。

数据集特点

• 高质量标注：6类典型缺陷（多余铜皮、开路、缺口、漏孔、短路、毛刺）覆盖全面。
• 真实场景数据：大规模PCB缺陷标注样本，适合训练高精度质检模型。

获取方式

本数据集提供了百度网盘下载链接，登录后即可查看：