基于深度学习的高精度线路板瑕疵目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

**基于深度学习的高精度线路板瑕疵目标检测系统**

**概述**

本文介绍了一种基于深度学习的高精度线路板瑕疵目标检测系统，利用PyTorch、Pyside6和YOLOv5模型实现。该系统能够快速准确地检测出线路板上的各种瑕疵，如焊点缺陷、电阻器损伤等。

**系统架构**

系统架构如下：

1. **数据采集模块**:负责将线路板图像传输到系统中。
2. **预处理模块**:对图像进行预处理，包括resize、normalize等操作。
3. **目标检测模块**:使用YOLOv5模型对图像进行目标检测，识别出线路板上的瑕疵。
4. **后处理模块**:对检测结果进行后处理，包括非极大值抑制（NMS）和类别筛选等操作。

**PyTorch实现**

以下是系统中使用的PyTorch代码示例：

import torchimport torchvisionfrom torchvision import transforms# 定义数据预处理函数def preprocess_image(image):
 # resize图像到416x416大小 image = transforms.Resize((416,416))(image)
 # normalize图像 image = transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225])(image)
 return image# 定义YOLOv5模型class YOLOv5(torch.nn.Module):
 def __init__(self):
 super(YOLOv5, self).__init__()
 # 使用预训练的权重 self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
 def forward(self, x):
 return self.model(x)

# 实例化YOLOv5模型model = YOLOv5()

# 对图像进行预处理和目标检测image = preprocess_image(image)
output = model(image)

import PySide6.QtCore as QtCoreimport PySide6.QtGui as QtGui# 定义图像显示窗口class ImageViewer(QtGui.QWidget):
 def __init__(self, parent=None):
 super(ImageViewer, self).__init__(parent)
 # 创建图像显示区域 self.image_label = QtGui.QLabel()
 self.image_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
 # 创建按钮区域 self.button_layout = QtGui.QVBoxLayout()
 self.button_layout.addWidget(QtGui.QPushButton('检测'))
 # 创建主布局 self.main_layout = QtGui.QVBoxLayout()
 self.main_layout.addWidget(self.image_label)
 self.main_layout.addLayout(self.button_layout)
 # 设置窗口布局 self.setLayout(self.main_layout)

# 实例化图像显示窗口viewer = ImageViewer()

# 对图像进行预处理和目标检测image = preprocess_image(image)
output = model(image)

# 显示检测结果self.image_label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(output))