本代码为深度学习框架下的 PCB 缺陷检测模型训练与测试代码，对每一张二值化的被测图，均有一张配准的不含缺陷的模板图，这对图像同时输入 PCB 缺陷检测模型，通过模型计算得到被测图上缺陷的位置与类型。本代码具有一定的创新点。此模型用于检测常见的六类 PCB 缺陷：断路、短路、针孔、露铜、毛刺及缺口，模型能够稳定检测 3x3 尺寸及以上的缺陷，同时对尺寸小于 3x3 的缺陷泛化能力也较强。其中，在DeepPCB测试集中mAP达到98.6%，帧率为62FPS。【点击下载】 外部链接：https://github.com/tangsanli5201/DeepPCB

【引用信息】F He, S Tang, S Mehrkanoon, X Huang, J Yang: A Real-time PCB Defect Detector Based on Supervised and Semi-supervised Learning, ESANN, 2020