PCB智能缺陷检测管理系统
案例介绍
PCB智能缺陷检测管理系统
案例介绍
本作品基于开源VisionInspectAI构建，是一套面向工业制造场景的PCB电路板智能缺陷检测与质量管理系统，旨在解决传统人工质检效率低、缺陷识别依赖人工经验及检测结果难以统一管理等问题。系统采用YOLO11深度学习目标检测算法，支持电路板断路、短路、缺孔、毛刺等六类典型缺陷的自动识别与精准定位，通过检测框可视化展示缺陷类别、位置及置信度，并结合规则评估机制实现缺陷风险分级和质量判定。软件采用React与FastAPI前后端分离架构，集成PyTorch模型推理、REST API接口、PostgreSQL数据库及JWT身份认证机制，实现图像上传、智能检测、结果可视化、质检统计、历史记录查询和用户权限管理等功能，同时支持Docker容器化部署。项目形成了从深度学习模型训练、算法推理到前后端集成及质量数据管理的完整技术流程，具有较好的工业视觉检测应用价值和后续扩展能力。
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