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印刷电路板（PCB）作为电子设备的核心部件之一，广泛应用于各个领域。

如果PCB的质量得不到保障，不仅会影响相关设备的正常运行，甚至还会造成重

大的安全事故。常见的PCB缺陷包括漏焊、鼠咬、开路、短路、毛刺、余铜等。

这些缺陷目标较小，检测难度大，仅依靠人工检测方式，工作效率低，漏检率高。

随着深度学习的发展，众多基于YOLO网络框架的PCB缺陷检测方法模型应运

而生，旨在提升PCB缺陷