我用 YOLO11 做了一个 PCB 缺陷检测系统，毕设和项目实战都能用
作为一个计算机视觉方向的学生，你是否有过这样的困扰：
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毕设时间紧迫，急需找一个拿得出手的项目
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网上开源的检测项目要么功能太单一，要么根本没有完整 UI
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想做一个能展示技术含量的作品，但不知道从哪里下手
今天分享一个我正在维护的开源项目------**PCB AI Inspector**，或许能解决你的问题。
什么是 PCB AI Inspector
PCB AI Inspector 是一个基于 YOLO11 的 PCB 缺陷智能检测系统，简单来说，它能自动识别 PCB 板上的常见缺陷。
支持的缺陷类型包括（共 10 种）：
| 序号 | 缺陷类型 | 说明 |
|------|---------|------|
| 1 | 开路 | 导线或走线断裂 |
| 2 | 短路 | 相邻导体之间的异常连接 |
| 3 | 鼠咬 | 导体边缘的缺口 |
| 4 | 毛刺 | 导体边缘的额外尖锐突起 |
| 5 | 针孔 | 微小的孔洞缺陷 |
| 6 | 多铜 | 设计中不存在的铜 |
| 7 | 孔 breakout | 孔周围铜皮延伸 |
| 8 | 导体划痕 | 导体表面的划痕 |
| 9 | 异物 | PCB 上的外来物体 |
| 10 | 缺孔 | 预期孔位缺失 |
核心特性
**1. 开箱即用**
不需要自己收集数据、训练模型。克隆下来配置好环境就能跑，配备预训练模型。
**2. 离线运行**
数据不需要上传到云端，完全本地处理。这点对于一些敏感场景或者学校实验室来说比较友好。
**3. GPU / CPU 自适应**
自动检测电脑有没有独立显卡，有就用 GPU 加速，没有也能用 CPU 运行。
**4. 完整报告导出**
检测结果支持导出 PDF 和 Excel 格式，方便整理和展示。
**5. 完整桌面客户端**
使用 PyQt6 开发，原生应用体验，功能完整。
技术栈
根据项目 AGENTS.md 文档：
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**检测模型**：YOLO11
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**桌面端**：PyQt6 + torch + opencv-python
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**前端**：React 19 + TypeScript + Vite + Tailwind CSS
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**模型训练**：ultralytics >= 11.0.0
项目结构
整个项目是一个 monorepo，包含多个子项目：
```
PCB-AI-Inspector/
├── pcb-ai-inspector/ # Desktop 桌面客户端 (PyQt6 + YOLO11)
├── pcb_model/ # Model training 模型训练代码 (YOLO11)
├── pcb_data/ # Raw dataset 原始数据集 (VOC 格式)
└── PCB-AI-Inspector-website/ # React 网站展示页面
```
适用场景
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**毕设/课程设计**：找一个完整的计算机视觉项目，包含模型、UI、报告，直接就能用
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**教学实验**：计算机视觉实训课的实战项目
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**创新创业大赛**：作品展示需要有完整功能，这个从检测到报告导出都有
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**工业质检原型**：快速验证想法，不需要投入专业设备
怎么用
桌面客户端
```bash
克隆项目
git clone https://github.com/yan253319066/pcb-ai-inspector.git
进入桌面端目录
cd pcb-ai-inspector
安装依赖
pip install -e ".dev"
运行
make run
或：python -m pcb_ai_inspector
```
Web 展示页面
```bash
进入 Web 目录
cd PCB-AI-Inspector-website
安装依赖
npm install
运行
npm run dev
```
详细文档请参考 GitHub 仓库。
开源协议
AGPL-3.0，个人学习使用完全免费，商用需要注意衍生代码开源。
最后
如果你正在找毕设项目，或者需要一个完整的视觉检测系统作为作品展示，可以看看这个项目是否能用得上。
源码放在 GitHub，有问题欢迎提 Issue。
**GitHub 地址**：https://github.com/yan253319066/pcb-ai-inspector
如果对项目有任何建议或者想交流技术问题，可以在评论区聊聊。