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PCB AI Doctor — PCB Component Detection Model

低成本自動化 PCB 電路板分析系統 — 利用 3D printer + USB 顯微鏡 + AI，自動偵測 PCB 上的電子元件位置。

Demo

YOLOv12n 偵測結果：17 個元件，confidence 0.41~0.97（測試圖片不在訓練集中）

Model Overview

Task

單一類別偵測 — 定位 PCB 板上所有電子元件（不區分元件類型）。元件分類由下游 AI 識別步驟處理。

Training Data

• —來源: USB 顯微鏡掃描 PCB 板，自動拼接成高解析度全板圖
• —Chunks: 30 張 3072x3072 切塊（背景已移除）
• —標註: ~74 個元件 bounding box
• —類別: component（單一類別）
• —前處理: 使用 RMBG 去背，提升訓練訊號品質

Results

YOLOv8n

YOLOv12n

Usage

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("weights/best_v12n.pt")
results = model.predict("pcb_chunk.jpg", conf=0.25)

Pipeline

本模型是 Circuit AI Doctor 自動化 PCB 分析流水線的一環：

1. 1.掃描 — 3D printer + USB 顯微鏡自動掃描 PCB
2. 2.拼接 — 全板影像拼接
3. 3.去背 — RMBG 移除背景雜訊
4. 4.偵測 — YOLO 元件定位（本模型）
5. 5.識別 — AI 辨識元件型號
6. 6.Pinout — 自動生成引腳定義 SVG overlay

Links

• —GitHub: hhjjy/pcb-ai-doctor

License

CC BY-NC 4.0