数据集： 基于YOLO标注格式的PLC缺陷检测数据集

PLC缺陷检测数据集是一个专门为印刷电路板（PCB）焊接缺陷检测而设计的数据集，包含1791张高质量的图像。

项目信息

编号：Dataset-6
大小：100M

数据信息

数据集名称：PLC缺陷检测数据集
类别：3类 焊料不足、 缺失元件、焊接短路。
标签names: [‘Insufficient solder’, ‘Missing component’, ‘Soldering shorted’]
数据量：
已划分train、val、test 共1791张图片,按8:1:1比例划分
train：1432张，val：179张，test：180张标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。
数据格式：YOLO标注格式
YOLOv8可直接训练 包含.yaml文件。

项目介绍

PLC缺陷检测数据集是一个专门为印刷电路板（PCB）焊接缺陷检测而设计的数据集，包含1791张高质量的图像。这些图像涵盖了三种常见的焊接缺陷类型：焊料不足、缺失元件和焊接短路。焊料不足可能导致电气连接不良，影响电路的正常工作；缺失元件则直接导致电路功能失效；焊接短路则会引发电路的短路故障，可能造成严重的硬件损坏或功能异常。

数据集根据最佳实践进行了严格的划分，其中1432张图像用于模型的训练，179张图像用于验证，180张图像用于测试，以确保模型在不同数据集上的泛化能力。每张图像都配有详细的标注信息，采用YOLO模型通用的txt格式进行标注。这种标注格式不仅便于模型直接加载和训练，还确保了数据的标准化，支持快速的模型开发和迭代。

本数据集适用于训练和验证深度学习模型，特别是用于自动化识别PCB焊接缺陷。通过使用该数据集进行训练的模型，可以显著提高生产线的焊接质量检测效率，减少人工检测的时间成本和错误率，有效提升生产效率和产品质量控制水平。这对电子制造行业，特别是涉及高精度和高可靠性的领域，如航空航天、汽车电子和医疗设备等，具有重要的应用价值。

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Dataset (完整数据集：确保能用)