metadata
license: mit
task_categories:
- image-classification
- object-detection
language:
- en
- ko
pretty_name: PCB Defects Dataset
size_categories:
- 1K<n<10K
⚡ 데이터셋 요약
- 본 데이터셋은 naked PCB(부품 실장 전 PCB) 이미지로 구성되어 있으며, 총 1386장, 6종 결함, 이미지당 3~5개 결함을 포함
- 이미지는 실제 AOI 유사 촬영 시스템으로 템플릿 보드를 촬영한 뒤, Photoshop으로 결함을 삽입해 합성
- 즉, “현장(real) 결함”이 아니라, 제어된 합성 결함이라는 점이 데이터 해석/일반화에서 중요한 전제
🌳 데이터셋 구조
PCB_defect/
├── README.md
├── Meta Data/
│ └── Huang et al.(2019), A PCB Dataset for Defects Detection and Classification.pdf
├── Missing_hole/ # 결함 유형
│ ├── missing_hole01.jpg # [입력] PCB 이미지
│ ├── missing_hole02.jpg
│ ├── missing_hole03.jpg
│ ├── missing_hole01_annotation.xml # [출력] PCB 결함 영역 Bounding box 좌표
│ ├── missing_hole02_annotation.xml
│ ├── missing_hole03_annotation.xml
│ └── ...
├── Mouse_bite/
├── Open_circuit/
├── Short/
├── Spur/
└── Spurious_copper/
<결함 유형 6가지>
- Missing Hole(구멍 누락): 뚫려 있어야 할 구멍이 없음
- Mouse Bite(마우스 바이트): 배선이나 패드 끝부분이 갉아먹은 듯이 깎여 나감
- Open Circuit(단선): 연결되어야 할 회로가 끊어짐
- Short(단락): 서로 닿지 않아야 할 회로가 붙어버림
- Spur(돌기): 회로 옆으로 작게 튀어나온 구리 잔여물
- Spurious Copper(구리 잔여물): 회로와 상관없는 위치에 흩뿌려진 구리 조각
🎯 AI 모델 설명(모델 개발 완료 시)
- 사용 알고리즘: Reference 비교 기반 검출 알고리즘 + CNN
- 모델 사용 목적: 결함 위치 검출, 결함 유형 분류
- 모델 입력값: PCB 이미지
- 모델 출력값: PCB 결함 유형
⛏️ 데이터셋 출처
- 저장소: https://www.kaggle.com/datasets/akhatova/pcb-defects
- 논문: Huang, Weibo, and Peng Wei. "A PCB dataset for defects detection and classification." arXiv preprint arXiv:1901.08204 (2019)
- 기관: Open Lab on Human Robot Interaction, Peking University
- 설비/제품: -
👨💻 작성자 정보
- 데이터셋 구축 기관: 한국전자기술연구원 자율제조연구센터
- 담당자명: 박동현
- 연락처: userid@keti.re.kr / 010-5555-6666
- 작성 일자: 2026.01.13
- 데이터셋 공개 가능 여부: 공개 가능