RobotHuman/PCB_defect

1---2license: mit3task_categories:4- image-classification5- object-detection6language:7- en8- ko9pretty_name: PCB Defects Dataset10size_categories:11- 1K<n<10K12---13 14 15# ⚡ 데이터셋 요약16- 본 데이터셋은 naked PCB(부품 실장 전 PCB) 이미지로 구성되어 있으며, 총 1386장, 6종 결함, 이미지당 3~5개 결함을 포함17- 이미지는 실제 AOI 유사 촬영 시스템으로 템플릿 보드를 촬영한 뒤, Photoshop으로 결함을 삽입해 합성18- 즉, “현장(real) 결함”이 아니라, 제어된 합성 결함이라는 점이 데이터 해석/일반화에서 중요한 전제19<br><br>20 21 22# 🌳 데이터셋 구조23```24PCB_defect/25├── README.md26├── Meta Data/27│   └── Huang et al.(2019), A PCB Dataset for Defects Detection and Classification.pdf28├── Missing_hole/                      # 결함 유형29│   ├── missing_hole01.jpg             # [입력] PCB 이미지30│   ├── missing_hole02.jpg31│   ├── missing_hole03.jpg32│   ├── missing_hole01_annotation.xml  # [출력] PCB 결함 영역 Bounding box 좌표33│   ├── missing_hole02_annotation.xml34│   ├── missing_hole03_annotation.xml35│   └── ...36├── Mouse_bite/  37├── Open_circuit/  38├── Short/  39├── Spur/  40└── Spurious_copper/  41```42 43  **<결함 유형 6가지>**44- Missing Hole(구멍 누락): 뚫려 있어야 할 구멍이 없음45- Mouse Bite(마우스 바이트): 배선이나 패드 끝부분이 갉아먹은 듯이 깎여 나감46- Open Circuit(단선): 연결되어야 할 회로가 끊어짐47- Short(단락): 서로 닿지 않아야 할 회로가 붙어버림48- Spur(돌기): 회로 옆으로 작게 튀어나온 구리 잔여물49- Spurious Copper(구리 잔여물): 회로와 상관없는 위치에 흩뿌려진 구리 조각50<br><br>51 52 53## 🎯 AI 모델 설명(모델 개발 완료 시)54- **사용 알고리즘:** Reference 비교 기반 검출 알고리즘 + CNN55- **모델 사용 목적:** 결함 위치 검출, 결함 유형 분류56- **모델 입력값:** PCB 이미지57- **모델 출력값:** PCB 결함 유형58<br><br>59 60 61# ⛏️ 데이터셋 출처62- **저장소:** https://www.kaggle.com/datasets/akhatova/pcb-defects63- **논문:** Huang, Weibo, and Peng Wei. "A PCB dataset for defects detection and classification." arXiv preprint arXiv:1901.08204 (2019)64- **기관:** Open Lab on Human Robot Interaction, Peking University65- **설비/제품:** -66<br><br>67 68 69# 👨‍💻 작성자 정보70- **데이터셋 구축 기관:** 한국전자기술연구원 자율제조연구센터71- **담당자명:** 박동현72- **연락처:** userid@keti.re.kr / 010-5555-666673- **작성 일자:** 2026.01.1374- **데이터셋 공개 가능 여부:** 공개 가능75<br><br>76 77