印刷电路板表面缺陷检测标注数据集

数据集概述

该数据集包含230张单层印刷电路板（PCB）图像，含化学诱导的真实缺陷，覆盖缺失焊盘等6类缺陷，共1704个COCO格式JSON标注，图像分辨率800×600至6000×4000像素，支持机器学习目标检测框架。

文件详解

• 文件名称：PCB_Defect.zip
• 文件格式：ZIP压缩包（.zip）
• 内容说明：压缩包内包含230张PCB缺陷图像及对应的COCO-style JSON格式标注文件，标注覆盖6类缺陷（缺失焊盘、鼠咬、开路、短路、毛刺、伪铜），平均每张图像含7.4个缺陷标注。

适用场景

• 工业质检算法开发：训练和验证PCB表面缺陷自动检测模型
• 计算机视觉研究：探索高分辨率图像中微小缺陷的目标检测方法
• 缺陷分类研究：分析PCB不同类型缺陷的特征与识别难点
• 智能制造应用：为PCB生产线上的实时缺陷检测系统提供数据支持