代码收藏家 深度学习的PCB板缺陷检测系统毕业设计项目指南：卷积神经网络的应用与实现（Python）
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往期经典回顾
| 项目 | 项目 |
|---|---|
| 基于yolov8的车牌检测识别系统 | 基于yolov8/yolov5的钢铁缺陷检测系统 |
| 基于yolov8的人脸表情检测识别系统 |
概要
PCB缺陷检测在电子制造行业中发挥着关键作用，质量和效率，仍然为自动化生产提供了YOLOv8和YOLOv5深度学习框架的PCB缺陷检测PCB缺陷检测模型。断线、短路和焊点问题。另外，我们还开发用户友好的PCB缺陷检测系统，支持实时实时监测，并图形界面清晰显示检测结果。在本文中，我们将详细介绍如何利用深度学习中的YOLOv5算法来实现对PCB板缺陷的检测，并结合PyQt5设计了一个简约而强大的系统UI界面。通过该界面，您可以轻松选择自己的视频文件或图片文件进行检测，并且还能够根据需要替换训练好的yolov5模型，以适应不同的数据检测需求。
我们的系统界面不仅外观优美，而且具备出色的检测精度和强大的功能。它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。
关键词：PCB板缺陷；目标检测；深度学习；特征融合；注意力机制；卷积神经网络
一、整体资源介绍
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
数据集：
网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。
以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点 。
技术要点
功能展示：
部分核心功能如下：
功能1 支持单张图片识别
系统支持用户选择图片文件进行识别。通过点击图片选择按钮，用户可以选择需要检测的图片，并在界面上查看所有识别结果。该功能的界面展示如下图所示：
功能2 支持遍历文件夹识别
系统支持选择整个文件夹进行批量识别。用户选择文件夹后，系统会自动遍历其中的所有图片文件，并将识别结果实时更新显示在右下角的表格中。该功能的展示效果如下图所示：
功能3 支持识别视频文件
在许多情况下，我们需要识别视频中的目标。因此，系统设计了视频选择功能。用户点击视频按钮即可选择待检测的视频，系统将自动解析视频并逐帧识别多个目标，同时将识别结果记录在右下角的表格中。以下是该功能的展示效果：
作者：大学生毕业题目
