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项目介绍
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：
算法模型：
yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 ， 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。
数据集：
网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。
界面：
PyQt5
以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点 。
摘要：PCB缺陷检测在电子制造业中具有重要作用，不仅可以提高电路板生产的质量和效率，还能为自动化生产提供可靠的检测信息。本文介绍了基于YOLOv8、YOLOv5等深度学习框架的一个PCB缺陷检测模型，该模型使用了大量图片进行训练，能够识别常见的PCB缺陷类型，包括断线、短路、焊点不良等多种类型。此外，我们开发了一款带有UI界面的PCB缺陷检测系统，支持实时检测这些缺陷，并通过图形界面直观地展示检测结果。系统采用Python与PyQt5开发，支持对图片、视频以及摄像头输入进行识别，同时可以保存检测结果供后续分析。本文还附带了完整的Python代码和详细的使用指南，供有兴趣的读者参考，完整的代码资源请见文章末尾。
前言
PCB缺陷检测在提升电子产品质量、降低生产成本以及推动智能制造发展中发挥着至关重要的作用。在电子制造过程中，快速且精准地识别PCB板缺陷，能够有效提高检测效率，降低返工率，尤其是在自动化检测系统中，准确识别断线、短路、焊点不良等缺陷是其生产与质量控制的基础。同时，PCB缺陷检测系统也为生产线提供了重要的实时数据反馈，帮助生产管理人员及时采取修复措施，确保产品的品质和安全。
PCB缺陷检测已在多个领域得到了广泛应用，如电子制造、质量控制、生产管理、自动化检测等应用场景中，均依赖于高效准确的PCB检测技术。通过自动化的缺陷检测系统，电子制造企业可以在生产过程中实时监控PCB板的生产质量，并根据识别到的缺陷信息做出相应的质量控制决策，从而提高生产效率和产品合格率。
在现代制造管理环境中，PCB缺陷检测系统还可以与其他智能制造系统结合使用，如生产线监测、智能调度和质量管理系统，形成一个完整的智能生产体系，帮助企业更高效地管理生产流程。在特殊的生产环境或复杂的电路板结构中，系统能够快速识别不同类型的PCB缺陷，从而为质量管理人员提供更为精准的维护建议。
本文通过收集与PCB缺陷相关的数据和图像，利用YOLOv8、YOLOv5等目标检测技术，结合Python与PyQt5，开发出了一款界面简洁的PCB缺陷检测系统。该系统支持图片、视频及摄像头检测，并能够保存识别结果，为用户提供直观便捷的PCB缺陷检测体验。