### **PCB目标检测数据集介绍**  
**关键词**：工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造  

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#### **数据集概览**  
本数据集聚焦**印刷电路板（PCB）缺陷检测**任务，专为工业质检场景设计，提供高精度标注的PCB图像及缺陷目标信息，支持目标检测、缺陷分类、自动化质检等研究方向。  

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#### **核心特性**  
1. **丰富的缺陷类别**  
   包含多种PCB缺陷类型，如：  
   - **missing_hole（缺失孔）**（示例置信度91.66%，定位框坐标(2650,483,2696,522)）  
   - 其他类型（如短路、断路、焊盘偏移等，需补充完整列表）  
   每类缺陷均提供精细化标注，满足工业级精度需求。  

2. **高分辨率图像**  
   图像分辨率适应实际工业检测标准（示例坐标跨度超2500像素），确保微小缺陷的清晰可见。  

3. **多样化场景**  
   涵盖不同光照条件、PCB板型号及复杂背景，模拟真实生产线环境。  

4. **高效标注格式**  
   标注信息兼容主流框架（如COCO/YOLO格式），包含：  
   - 目标类别  
   - 边界框坐标（x_min, y_min, x_max, y_max）  
   - 可选扩展字段（如置信度、缺陷等级）  

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#### **技术参数**  
- **数据规模**：共包含512张PCB图像
- **标注总量**：6个缺陷目标
- **划分方式**：按8:1:1划分为训练集、验证集、测试集（可调整）  
- **图像格式**：PNG/JPG（建议说明）  
- **硬件兼容性**：支持与工业摄像头、嵌入式系统（如示例中的“打开摄像头”功能）集成  

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#### **应用场景**  
- 工业自动化质检系统开发  
- 目标检测算法优化（如YOLO、Faster R-CNN）  
- 缺陷分类模型训练  
- 制造业AI解决方案研究  

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#### **获取方式**  
- **配套工具**：提供标注工具脚本或检测系统示例（如示例中的作者“赶工作的小陈”开发框架）。