（1）数据集简介

       PKU-Market-PCB 印刷电路板 (PCB) 瑕疵数据集是一个公共合成 PCB 数据集，包含 1,386 张图像，具有 6 种缺陷（漏孔、鼠咬、开路、短路、杂散、杂铜），可用于图像检测、分类和配准任务。

图1 原图

（2）数据集下载

北京大学智能机器人开放实验室https://robotics.pkusz.edu.cn/resources/dataset/pcb_cnn数据集_数据集-飞桨AI Studio星河社区https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/320762          其中，第一种方法是百度云下载（速度慢），第二种方法是飞桨（速度快，格式是适合YOLO的）-----推荐第2种下载方式。

图2 下载结果

图3 解压原件

图4 （a)images文件夹内容;(b)pcb_cocoanno文件夹内容

（3）数据集转换（json格式转换）

步骤1：前期数据分析，对数据做进一步了解。（此步骤可省略）【其中train.json文件地址为图4中的文件地址】

import json
from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt# 修改1
with open("E:\\datasets\\PCB\\PCB_DATASET\\Annotations\\train.json") as f:data = json.load(f)imgs = {}
for img in data['images']:imgs[img['id']] = {'h': img['height'],'w': img['width'],'area': img['height'] * img['width'],}hw_ratios = []
area_ratios = []
label_count = defaultdict(int)
for anno in data['annotations']:hw_ratios.append(anno['bbox'][3]/anno['bbox'][2])area_ratios.append(anno['area']/imgs[anno['image_id']]['area'])label_count[anno['category_id']] += 1print(label_count, len(data['annotations']) / len(data['images']))plt.hist(hw_ratios, bins=100, range=[0, 2])
plt.show()plt.hist(area_ratios, bins=100, range=[0, 0.005])
plt.show()
'''
结果如下：
(defaultdict(int, {3: 399, 5: 416, 2: 435, 6: 447, 4: 412, 1: 418}),4.261382799325464)
1、从标签来看，总共6个类别，如果加上背景类，总共7个类别；
2、各类别之间的框数量相对较平均，不需要调整默认的损失函数。（如果类别之间相差较大，建议调整损失函数，如BalancedL1Loss）；
3、平均每张图的框数量在4张左右，属于比较稀疏的检测；
4、真实框的宽高比，可以看到大部分集中在1.0左右，但也有部分在0.5-1之间，少部分在1.25-2.0之间；
5、真实框在原图的大小比例，可以看到大部分框只占到了原图的0.1%，甚至更小，因此基本都是很小的目标。
'''

步骤2：转换代码（将图4中的train.json和val.json文件夹的代码转换为标签，转换前建立相应的路径结构。如图5所示）

图5 数据集

其中images是存放图片的，labels存放对应图片的标签的。

代码：

import json
import os# 注意运行2次，train/val
# 修改1 json存储地址
json_path = "D:\\project\\yolov5\\yolov5-5.0\\yolov5-5.0-1\\data\\pcb\\pcb_cocoanno\\val.json"
# # 修改2，保存位置yolo存储地址
yolo_paths = "D:\\project\\yolov5\\yolov5-5.0\\yolov5-5.0-1\\dataset\\labels\\val2017"with open(json_path) as f:data = json.load(f)imgs = {}
for img in data['images']:imgs[img['id']] = {'h': img['height'],'w': img['width'],'file_name': img['file_name'],}tmp = ''
for anno in data['annotations']:print(imgs[anno['image_id']]['file_name'])if imgs[anno['image_id']] != tmp:txt_path = os.path.join(yolo_paths, imgs[anno['image_id']]['file_name'].split('.')[0] + '.txt')txt_file = open(txt_path, 'w')# xywh --> xywh(归一化)bbox = [anno['bbox'][0] / imgs[anno['image_id']]['w'],anno['bbox'][1] / imgs[anno['image_id']]['h'],anno['bbox'][2] / imgs[anno['image_id']]['w'],anno['bbox'][3] / imgs[anno['image_id']]['h']]cls_id = anno['category_id']# 保存txt_file.write(str(cls_id) + ' ' + " ".join([str(a) for a in bbox]) + "\n")  # 生成格式0 cx,cy,w,htmp = imgs[anno['image_id']]else:# xywh --> xywh(归一化)bbox = [anno['bbox'][0] / imgs[anno['image_id']]['w'],anno['bbox'][1] / imgs[anno['image_id']]['h'],anno['bbox'][2] / imgs[anno['image_id']]['w'],anno['bbox'][3] / imgs[anno['image_id']]['h']]cls_id = anno['category_id']# 保存txt_file.write(str(cls_id) + ' ' + " ".join([str(a) for a in bbox]) + "\n")  # 生成格式0 cx,cy,w,h

注释：

json_path指的是图4中文件val.json的地址。

json_paths指的是图5中，labels文件夹下，val文件夹的地址。

此代码运行2次，分别将train.json和val.json文件代码进行转换。

步骤3：生成训练集和验证集

注意：由于已有train2017和val2017的labels文件夹，直接按名字移动图像到对应文件夹即可。

代码：

import os
import shutilImages_path = 'E:\\datasets\\PCB\\PCB_DATASET\\images'  # 源图路径train_labels = 'E:\\datasets\\PCB\\PCB_DATASET\\labels\\train2017'  # train标签路径
val_labels = 'E:\\datasets\\PCB\\PCB_DATASET\\labels\\val2017'  # val标签路径train_images = 'E:\\datasets\\PCB\\PCB_DATASET\\images\\train2017'  # 保存train图像路径
val_images = 'E:\\datasets\\PCB\\PCB_DATASET\\images\\val2017'  # 保存val图像路径# 判断文件夹是否存在，不存在即创建
if not os.path.exists(train_images):os.mkdir(train_images)
if not os.path.exists(val_images):os.mkdir(val_images)# 按照标签名移动对应图像
for label_name in os.listdir(train_labels):img_name = label_name[:-3] + 'jpg'  # txt2jpgshutil.move(os.path.join(Images_path, img_name), os.path.join(train_images, img_name))for label_name in os.listdir(val_labels):img_name = label_name[:-3] + 'jpg'  # txt2jpgshutil.move(os.path.join(Images_path, img_name), os.path.join(val_images, img_name))

        到此，数据集已经制作好，包括images(train2017与val2017)和labels(train2017与val2017)文件夹！

4 模型训练及可视化

4.1 创建数据集yaml文件

path: E:\\datasets\\PCB\\VOCdevkit\\VOC2007 # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val2017 # val images (relative to 'path') 4 images# Classes for DOTA 1.0
names:0: missing_hole1: mouse_bite2: open_circuit3: short4: spur5: spurious_copper