基于yolov5PCB缺陷检测

基于yolov5的PCB缺陷检测是一种利用深度学习技术进行自动化视觉检测的方法。该方法引入了CVPR 2023 BiFormer：Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention，以提升检测精度。PCB数据集中包含了六种常见的缺陷类型，分别是"missing_hole"、"mouse_bite"、"open_circuit"、"short"、"spur"和"spurious_copper"。这些缺陷属于小目标缺陷检测范畴。PCB缺陷检测在电子产业中非常重要，因为产品的外观缺陷直接关系到企业的发展。利用深度学习技术，可以对PCB图像进行分析，提高自动化视觉检测的准确度和图像判读能力，并对缺陷进行分类。智能系统可以根据不同产品的不同缺陷标准进行灵活应对。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* [基于yolov5的PCB缺陷检测](https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/130844232)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于yolov5的PCB缺陷检测，引入CVPR 2023 BiFormer：Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention...](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/129715988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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