基于「YOLO目标检测 + 多模态AI分析」的PCB缺陷检测分析系统(vue+flask+数据集+模型训练)

一、项目演示视频

基于「YOLO目标检测 + 多模态AI分析」的PCB缺陷检测分析系统(vue+flask+数据集+模型训练)

二、技术栈

  1. 前端技术栈 (web-vue)

    核心框架: Vue 3.5.13 (Composition API)

    UI组件库: Element Plus 2.9.4

    状态管理: Pinia 2.3.1

    路由管理: Vue Router 4.5.0

    HTTP客户端: Axios 1.7.9

    图表可视化: ECharts 5.6.0

    文档渲染: Marked 16.1.2

    构建工具: Vite 6.1.0 + TypeScript 5.7.2

  2. 后端+算法端技术栈 (web-flask)

    核心框架: Flask (Python)

    数据库: SQLite 3

    身份认证: JWT

    图像处理: OpenCV + NumPy

    深度学习: YOLOv8/YOLO11/YOLO12

    大语言模型: Qwen-VL的API接口

三、功能模块

核心创新点

  1. 多类型缺陷检测: 支持6种常见PCB缺陷的智能识别和分类
  2. 多模态检测方式: 支持图片、视频、实时摄像头三种检测模式
  3. YOLO模型集成: 集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进目标检测模型
  4. 智能检测分析: 基于AI的PCB缺陷自动识别和定位
  5. 分层权限管理: 支持管理员和普通用户的差异化功能访问
  6. 完整工作流程: 从数据集管理到模型训练再到缺陷检测的完整闭环
  7. 多模态大模型辅助分析:使用多模态大模型根据YOLO检测识别结果和图片进一步分析并给出合理建议(属于图片识别功能模块)

应用场景

  1. 电子制造企业: PCB生产线的质量检测和缺陷识别
  2. 质量检测机构: 专业的PCB质量检测服务
  3. 研发实验室: PCB设计和制造的缺陷分析研究
  4. 教育培训: PCB制造工艺和缺陷检测的教学演示

四、项目链接

链接: https://pan.baidu.com/s/1fET5YB7dEDer5kmnuwkAgw?pwd=ujwm 提取码: ujwm

  1. 完整系统源码
    (1)前端源码(web-vue)
    (2)后端+算法端源码(web-flask)
  2. 项目介绍文档
    (1)项目概述
    (2)项目技术栈
    (3)项目目录结构
    (4)系统架构图、功能模块图
  3. 项目启动教程
    (1)环境安装教程(视频+文档)
    (2)系统启动教程(视频+文档)
  4. PCB缺陷检测数据集
    (1)总样本数:5353张PCB图片
    (2)训练集:3224张图片 (用于模型训练)
    (3)验证集:1592张图片 (用于模型验证和性能调优)
    (4)测试集:537张图片 (用于模型最终性能评估)
    (5)缺陷类别: 6类PCB缺陷检测
    0: missing_hole - 缺失孔洞 - PCB上缺少应该存在的孔洞
    1: mouse_bite - 鼠啮缺陷 - PCB边缘出现不规则的缺口
    2: open_circuit - 开路缺陷 - 电路连接断开
    3: short - 短路缺陷 - 不应该连接的电路发生短路
    4: spur - 毛刺缺陷 - PCB上出现多余的金属毛刺
    5: spurious_copper - 多余铜箔 - PCB上存在不应该存在的铜箔区域
  5. 已经训练好的模型权重,整体精度如下:
    (1)precision (精确率): 0.898
    (2)recall (召回率): 0.858
    (3)mAP50 (IoU阈值0.5时的平均精度): 0.932
    (4)mAP50-95 (IoU阈值0.5-0.95的平均精度): 0.672
相关推荐
麦麦大数据8 分钟前
D027 v2 vue+django+neo4j 基于知识图谱红楼梦问答系统 (新增问关系功能;新增知识节点和关系管理功能,neo4j增删改查功能)
vue.js·django·问答系统·知识图谱·neo4j·图谱管理·neo4j增删改查
长桥夜波17 分钟前
机器学习周报01
人工智能·机器学习
andyguo19 分钟前
全面解读大型语言模型测评:从认知演进到实操框架
人工智能·算法
闲人编程32 分钟前
使用MLflow跟踪和管理你的机器学习实验
开发语言·人工智能·python·机器学习·ml·codecapsule
深度学习实战训练营41 分钟前
MemNet:一种用于图像恢复的持久性存储网络
网络·人工智能
鸿蒙小白龙44 分钟前
OpenHarmony 6.0 低空飞行器开发实战:从AI感知检测到组网协同
人工智能·harmonyos·鸿蒙·鸿蒙系统·open harmony
菜鸟una1 小时前
【瀑布流大全】分析原理及实现方式(微信小程序和网页都适用)
前端·css·vue.js·微信小程序·小程序·typescript
TTGGGFF2 小时前
机器视觉:智能车大赛视觉组技术文档——用 YOLO3 Nano 实现目标检测并部署到 OpenART
人工智能·目标检测·计算机视觉
CodeJourney.2 小时前
Python开发可视化音乐播放器教程(附代码)
数据库·人工智能·python