软件杯高职组赛题：PCB电路板故障检测-人工智能-PHP中文网

软件杯高职组赛题：PCB电路板故障检测

P粉084495128

发布： 2025-07-28 11:04:08

原创

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本文介绍用目标检测算法替代人工进行PCB电路板故障检测。先安装PaddleDetection并准备数据，用分层采样拆分训练集和验证集。训练时可选多种算法，以yolov3为例，还可边训练边测试并可视化。之后用infer.py推理，也能导出模型部署。

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软件杯高职组赛题：PCB电路板故障检测

赛题简介：

赛题来源：第十届中国软件杯高职组B2试题
赛题名称：有限边缘算力下的电路板故障检测
赛题业务场景：近年来，随着移动电子和IOT的大量普及，PCB（印刷电路板）需求量有了显著提升。而在PCB生产过程中，往往会因为设备问题、流程问题出现一定概率的故障，轻则接触不良，功能缺陷，影响使用体验；重则引发火情，严重影响人民生命、财产安全。目前PCB线路常规线宽为10mil（约0.254mm），PCB质检通常由产线工人使用显微放大镜在强光下目检，效率较低，且长期在强光显微镜下观察PCB板容易对眼睛产生伤害，同时也容易疲劳出错。故提出使用较为低廉的边端算力摄像头系统实现这一任务。
基本功能要求：
1. 训练PCB故障识别模型，要求输入故障PCB标注图像，输出PCB故障点位及故障名称.
2. 基于EB硬件平台进行部署。(在此就不做演示了)

项目简介：

PCB质检通常由产线工人使用显微放大镜在强光下目检，效率较低，且长期在强光显微镜下观察PCB板容易对眼睛产生伤害，同时也容易疲劳出错。通过下图可以看出这个检测空间非常狭小，人工检测效率效率低不说，工人也非常辛苦！可以让计算机视觉去执行的任务何必耗费人力，大伙们说是吧！

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因此，我们提出用目标检测算法去代替人工检测，简单来说，就是要使用PaddleDetection去检测PCB电路板生产时可能会出现的问题，一共有六种，数据集已经由官方标注好。

使用PaddleDetection检测PCB电路板故障

检测结果展示：

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安装PaddleDetection并且准备好我们需要的训练数据

In [1]

# 通过git安装PaddleDetection# github: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git# gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection.git!cd ~/work/ && git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection.git

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Cloning into 'PaddleDetection'...
remote: Enumerating objects: 14575, done.
remote: Counting objects: 100% (14575/14575), done.
remote: Compressing objects: 100% (6264/6264), done.
remote: Total 14575 (delta 10731), reused 11458 (delta 8175), pack-reused 0
Receiving objects: 100% (14575/14575), 132.71 MiB | 4.95 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (10731/10731), done.
Checking connectivity... done.

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In [ ]

# 准备数据，将数据解压到PaddleDetection工程中!cd ~/data/data73416/ && unzip -o PCB_DEFECT.zip -d ~/work/PaddleDetection/dataset/

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In [ ]

# 使用分层采样方法拆分数据集分别用来训练和验证import randomimport os# 对损坏类型分类total = 'work/PaddleDetection/dataset/voc/total.txt'with open(total, 'r') as origin:
    lines = origin.readlines()    # 创建分类字典
    classify_dict = {}
    classify_dict['Missing_hole'] = [line for line in lines if 'Missing_hole' in line]
    classify_dict['Mouse_bite'] = [line for line in lines if 'Mouse_bite' in line]
    classify_dict['Open_circuit'] = [line for line in lines if 'Open_circuit' in line]
    classify_dict['Short'] = [line for line in lines if 'Short' in line]
    classify_dict['Spur'] = [line for line in lines if 'Spurious_copper' in line]
    classify_dict['Spurious_copper'] = [line for line in lines if 'Spur' in line and 'Spurious_copper' not in line]#从每种损坏类别随机选80%作为训练集，20%为测试集train_file = 'work/PaddleDetection/dataset/voc/trainval.txt'eval_file = 'work/PaddleDetection/dataset/voc/test.txt'train_f = open(train_file, 'w')
eval_f = open(eval_file, 'w')for damage_type in classify_dict:
    data = classify_dict[damage_type]
    length = len(data)
    random.shuffle(data)
    eval_num = length // 5
    train_f.writelines(data[eval_num:])
    eval_f.writelines(data[:eval_num])
train_f.close()
eval_f.close()

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训练模型

训练之前先来看看PaddleDetection涵盖的基本算法

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从图中可以看出从精度和性能综合考虑，最强的是PP-YOLO v2，但是作者这里先不用他，希望由读者来亲自体验他的强大。

使用PaddleDetection/tools下的train.py来训练文件

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常见训练参数：

因赛AIGC

因赛AIGC解决营销全链路应用场景

查看详情

FLAG	用途	备注
-c	指定配置文件	必选，例如-c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc.yml
-o	设置或更改配置文件里的参数内容	相较于-c设置的配置文件有更高优先级，例如：-o use_gpu=False
--eval	是否边训练边测试	如需指定，直接--eval即可
-r/--resume_checkpoint	恢复训练加载的权重路径	例如：-r output/faster_rcnn_r50_1x_coco/10000
--use_vdl	是否使用VisualDL记录数据，进而在VisualDL面板中显示	VisualDL需Python>=3.5

关于配置文件参数，用户可根据自己喜好调整参数，参数说明：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/blob/release/2.0/docs/tutorials/config_annotation/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco_annotation.md

In [ ]

# 开始训练，这里作者没用最强的PP-YOLO v2，读者可以自行更改体验一下PP-YOLO v2的强大# configs中提供多种不同的配置，可以根据文档尝试使用!cd ~/work/PaddleDetection/ && python tools/train.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc.yml --eval --use_vdl=True

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vdl训练数据可视化：

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使用模型检测图片中的目标

检测用的脚本文件infer.py就在PaddleDetection下的tools中

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In [ ]

# 尝试一下用自己训练出来的模型推理一下指定图片!cd ~/work/PaddleDetection/ && python tools/infer.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc.yml --infer_img=dataset/voc/rotation/Missing_hole_rotation/06_missing_hole_01.jpg

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/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/tensor/creation.py:125: DeprecationWarning: `np.object` is a deprecated alias for the builtin `object`. To silence this warning, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. 
Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations
  if data.dtype == np.object:
W0607 12:56:04.457180 10141 device_context.cc:404] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 10.1, Runtime API Version: 10.1
W0607 12:56:04.461891 10141 device_context.cc:422] device: 0, cuDNN Version: 7.6.
[06/07 12:56:07] ppdet.utils.checkpoint INFO: Finish loading model weights: output/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc/5.pdparams
[06/07 12:56:08] ppdet.engine INFO: Detection bbox results save in output/06_missing_hole_01.jpg

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推理出来的图片存放路径output/06_missing_hole_01.jpg，来看看自己训练出来的模型检测目标的效果如何：

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In [ ]

# 如果想导出模型到端上部署，可以执行这个文件：!cd ~/work/PaddleDetection/ && python tools/export_model.py -c configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml --output_dir=./inference_model

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以上就是软件杯高职组赛题：PCB电路板故障检测的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！