pcb板缺陷检测代码

### PCB板缺陷检测算法实现代码示例

#### 使用YOLOv8进行PCB板缺陷检测的Python代码示例

为了实现PCB板缺陷检测，可以采用YOLOv8模型来训练和预测。下面提供一段完整的Python代码示例，展示了如何加载预训练模型、处理输入图像以及执行推理过程。

from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np

def load_model(model_path='yolov8n.pt'):
    model = YOLO(model_path)
    return model

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return img_rgb

def detect_defects(model, image):
    results = model.predict(source=image, conf=0.5, iou=0.45)[0]
    boxes = results.boxes.cpu().numpy()
    return boxes

def draw_boxes_on_image(image, boxes):
    for box in boxes:
        r = box.xyxy[0].astype(int)
        cv2.rectangle(image, (r[0], r[1]), (r[2], r[3]), (0, 255, 0), 2)
    return image

if __name__ == "__main__":
    # 加载YOLOv8模型
    yolov8_model = load_model('path_to_your_trained_model')

    # 预处理测试图片
    test_img = 'test_pcb_board.jpg'
    processed_img = preprocess_image(test_img)

    # 执行缺陷检测
    detected_boxes = detect_defects(yolov8_model, processed_img)

    # 将结果绘制到原图上
    output_with_boxes = draw_boxes_on_image(processed_img, detected_boxes)

    # 显示最终带标注的结果图
    cv2.imshow("Detected Defects", cv2.cvtColor(output_with_boxes, cv2.COLOR_RGB2BGR))
    cv2.waitKey(0)

这段代码实现了从加载模型到处理图像再到展示检测结果的功能[^2]。对于实际应用中的PCB板缺陷检测系统而言，还需要进一步优化参数设置、增加更多的后端逻辑以适应不同的业务需求，并考虑集成图形化用户界面以便于操作人员使用[^4]。