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基于YOLOv8的PCB板缺陷檢測

OpenCV學(xué)堂 ? 來源:OpenCV學(xué)堂 ? 2023-08-18 10:56 ? 次閱讀

介紹

基于DeepPCB這個公開數(shù)據(jù)集,總計有1500份的模板-缺陷圖像數(shù)據(jù)對,總計圖像3000張,對應(yīng)text格式的1500個標(biāo)注文本描述文件。包含PCB主要的六個類別錯誤,分別是:

pen
short
mousebite
spur
pin hole
spurious copper
數(shù)據(jù)集來自線掃相機(jī)拍攝,分辨率標(biāo)準(zhǔn)是48個像素大致等于1毫米。原圖大小是16kx16k的大小,然后預(yù)處理裁剪為標(biāo)準(zhǔn)的640x640大小,然后全部處理成二值圖像從而消除光照不平衡影響。處理以后的圖像對(缺陷圖-模板圖)顯示如下:

70b31e18-3ce7-11ee-ac96-dac502259ad0.png

數(shù)據(jù)標(biāo)注的的格式為:x1 y1 x2 y2 type 標(biāo)注數(shù)據(jù)分為兩個部分1000張作為訓(xùn)練樣本,500張作為做測試樣本,訓(xùn)練與測試樣本的缺陷數(shù)據(jù)統(tǒng)計分布如下:

70be40c2-3ce7-11ee-ac96-dac502259ad0.png

YOLOv8模型訓(xùn)練

首先基于數(shù)據(jù)集,制作YOLO格式數(shù)據(jù)集,要把標(biāo)注文件從VOC格式轉(zhuǎn)換YOLO格式,然后按照指定的格式制作完成數(shù)據(jù)集。不知道怎么制作的看這里: YOLOv8自定義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練到模型部署推理 制作好數(shù)據(jù)集,配置好數(shù)據(jù)集描述文件,

70dbb152-3ce7-11ee-ac96-dac502259ad0.png

然后直接使用下面的命令行開始訓(xùn)練:

yolo train model=yolov8s.pt data=pcb_dataset.yaml epochs=15 imgsz=640 batch=1

訓(xùn)練完成之后如下:

70f25bbe-3ce7-11ee-ac96-dac502259ad0.png

測試評估的結(jié)果如下:

7125fcee-3ce7-11ee-ac96-dac502259ad0.png

713ba116-3ce7-11ee-ac96-dac502259ad0.png

7145c61e-3ce7-11ee-ac96-dac502259ad0.png

審核編輯:湯梓紅
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原文標(biāo)題:實戰(zhàn) | 基于YOLOv8的PCB板缺陷檢測

文章出處:【微信號:CVSCHOOL,微信公眾號:OpenCV學(xué)堂】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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