YOLOv12完整代码-基于深度学习的PCB板缺陷检测系统

作品简介

一、代码功能:

  • 检测任务:基于 YOLOv12 的PCB板缺陷实时检测
  • 检测类别:支持 6 类(中英文对照):missing_hole(漏孔) / mouse_bite(鼠牙洞) / open_circuit(开路) / short(短路) / spur(毛刺) / spurious_copper(杂铜)
  • 数据集总量:内置 9961 张PCB板缺陷标注数据集
  • 数据集划分:训练集 6975 张,验证集 1989 张,测试集 997 张
  • 输入方式:支持图片、视频、浏览器摄像头三种输入源,浏览器端实时显示检测框与置信度
  • 系统架构:采用 Flask + Flask-SocketIO 后端推理,配套 HTML / CSS / JS Web 界面,支持一键启动可视化演示
  • 结果输出:检测结果支持 CSV 导出,支持保存带框图片 / 视频,支持写入 SQLite 数据库存档
  • 用户功能:有登录注册界面,也可以不启用登录注册
  • 权重管理:支持在线上传与切换 YOLO 模型权重,方便对比不同版本效果

二、详细教程:





创作时间:2026-03-15 21:09:49