在基于機器視覺技術(shù)的PCB（印刷電路板）缺陷檢測領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集扮演著至關(guān)重要的角色。數(shù)據(jù)集不僅為算法提供了訓(xùn)練所需的大量樣本，還直接影響到模型的檢測精度和泛化能力。以下是幾個與PCB缺陷檢測相關(guān)的數(shù)據(jù)集及其特點：
1. CWRU PCB缺陷數(shù)據(jù)集
CWRU PCB缺陷數(shù)據(jù)集是由Case Western Reserve University創(chuàng)建的，包含了多種類型的PCB板缺陷圖像。數(shù)據(jù)集中的缺陷類型多樣，包括表面缺陷、內(nèi)部缺陷和焊點缺陷等。這樣的多樣性使得該數(shù)據(jù)集非常適合用于訓(xùn)練能夠識別不同類型缺陷的機器視覺模型。
2. PCC數(shù)據(jù)集
PCC數(shù)據(jù)集由Oak Ridge National Laboratory創(chuàng)建，包含了高分辨率的PCB板圖像。數(shù)據(jù)集中的缺陷類別包括裂紋、短路、開路等，這些缺陷在實際生產(chǎn)中較為常見，因此該數(shù)據(jù)集對于訓(xùn)練能夠應(yīng)對實際生產(chǎn)環(huán)境中缺陷的模型非常有價值。
3. AEPCB數(shù)據(jù)集
AEPCB數(shù)據(jù)集由中山大學(xué)創(chuàng)建，專注于電子PCB板的聲發(fā)射數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集包含了來自不同PCB板的聲發(fā)射信號，可用于檢測缺陷。雖然該數(shù)據(jù)集側(cè)重于聲發(fā)射信號而非圖像，但它為PCB缺陷檢測提供了另一種視角，尤其是在結(jié)合機器視覺技術(shù)時，可以提供額外的信息維度。
4. KITPCB數(shù)據(jù)集
KITPCB數(shù)據(jù)集由卡爾斯魯厄理工學(xué)院創(chuàng)建，同樣包含了高分辨率的PCB板圖像。這些圖像來自不同的PCB板，涵蓋了多種缺陷類型。該數(shù)據(jù)集有助于研究人員和工程師開發(fā)能夠處理復(fù)雜缺陷模式的PCBA缺陷檢測算法和模型。
5. 公共合成PCB數(shù)據(jù)集
這是一個由北京大學(xué)發(fā)布的公共合成PCB數(shù)據(jù)集，包含1386張圖像以及6種缺陷類型。該數(shù)據(jù)集的特點是合成圖像，這意味著所有的缺陷都是在計算機中生成的，這可以提供一種標(biāo)準(zhǔn)化的、可控的缺陷環(huán)境，便于算法的測試和優(yōu)化。
6. PCB板缺陷數(shù)據(jù)集
這個數(shù)據(jù)集包含了2772張PCB缺陷圖像，但由于文件大小限制，僅上傳了693張。數(shù)據(jù)集中的缺陷類別包括Missing_hole、Mouse_bite、Open_circuit、Short、Spur、Spurious_copper等六種。該數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽格式為yolo格式(txt文件)或voc格式(xml文件)，適用于YOLO系列的目標(biāo)檢測算法。
以上數(shù)據(jù)集各有特色，適用于不同的研究和應(yīng)用需求。研究人員可以根據(jù)自己的具體需求選擇合適的數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練和測試。由于實際生產(chǎn)環(huán)境中的缺陷種類繁多且復(fù)雜，使用多個數(shù)據(jù)集進行聯(lián)合訓(xùn)練可以提高模型的魯棒性和泛化能力。
