基于YOLOv9的PCB板缺陷检测(数据集、模型、UI界面)

作品简介

数据集

PCB缺陷检测,我们直接采用北京大学智能机器人开放实验室数据提供的数据集,

共六类缺陷 漏孔、鼠咬、开路、短路、杂散、杂铜

已经对数据进行了数据增强处理,同时按照YOLO格式配置好,数据内容如下


模型训练

采用YOLOv9模型进行训练,官方代码

首先是划分数据集,分为训练集、验证集、测试集,按照8:1:1的比例,我已经划分好


之后修改数据集配置文件: 需要修改数据集路径以及各个类别对应的名称



之后修改训练代码中的配置:

主要修改数据集路径与预训练模型路径,我用的是yolov9-c.pt


训练效果

这些都是模型训练产生的结果,被放在了runs\train\exp 文件下


图像用户界面

网上可以可到很多开源界面,我这里提供了一个,放在了文件夹中


因平台上传文件大小限制,所以付费资源中放置的是 百度网盘链接

包含数据集、训练好的模型、UI界面

创作时间: