chore: 初始化四个子项目骨架目录结构
- 新增 mingxi-capture（PyQt5桌面程序）目录骨架 - 新增 mingxi-vision（FastAPI推理服务）目录骨架 - 新增 mingxi-backend（Django业务后端）目录骨架 - 新增 mingxi-frontend（Vue3管理后台）目录骨架 - 迁入 docs/（技术设计文档和PCB调研资料） - 补充 .gitignore（模型文件、Node.js依赖、运行时数据库） Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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Claude Sonnet 4.6
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# PCB 与 HRIPCB 数据集差异分析
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> 分析时间：2026-05-07
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> 分析对象：`pcb/`（TCC PCB Dataset）与 `HRIPCB/`（HRIPCB Dataset）
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## 1. 核心差异一览
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| 维度 | PCB (TCC) | HRIPCB |
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| **来源** | Roboflow `tcc-r4j2r/pcb-la0tj` | Roboflow `ma007/hripcb` |
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| **发布时间** | 2025-12-11 | 2023-04-16 |
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| **规模** | 7,971 张 | 1,386 张 |
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| **导出预处理** | **Resize to 240×240 (Fit within)** | **Resize to 640×640 (Stretch)** |
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| **缺陷密度** | **~2.0 框/张图** | **~4.2 框/张图** |
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| **同图变体数** | 每张原始图 **3~6 个变体** | 每张原始图 **2 个变体** |
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| **License** | CC BY 4.0 | CC BY 4.0 |
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## 2. 关键差异详解
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### 2.1 图像分辨率与预处理策略不同
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这是两个数据集最本质的区别。
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- **PCB**：被 Roboflow 预处理为 **240×240（Fit within，保持比例 + 填充）**。文件名中虽带有 `_600` 字样（暗示原始采集分辨率为 600×600），但实际导出图已缩放至 240×240。
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- **HRIPCB**：被预处理为 **640×640（Stretch，直接拉伸）**。原始图被强制拉成 640×640，可能存在轻微形变。
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**训练影响**：YOLOv8 训练时会统一 `imgsz=640`，两者标签均为归一化坐标（0~1），可直接混用。但 PCB 从 240 放大到 640 时细节损失会比 HRIPCB 更明显，小目标特征可能更模糊。
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### 2.2 缺陷密度不同
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| 数据集 | Split | 图片数 | 缺陷框数 | 平均框/图 |
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|--------|-------|--------|----------|-----------|
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| PCB | train | 6,346 | 12,964 | **2.04** |
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| PCB | valid | 798 | 1,588 | **1.99** |
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| PCB | test | 827 | 1,660 | **2.01** |
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| HRIPCB | train | 1,108 | 4,667 | **4.21** |
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| HRIPCB | valid | 139 | 583 | **4.19** |
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| HRIPCB | test | 139 | 576 | **4.14** |
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- **PCB**：平均每张图约 **2.0 个缺陷框**，整体相对稀疏。
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- **HRIPCB**：平均每张图约 **4.2 个缺陷框**，缺陷更密集，有些图可能包含同一类型的多个缺陷实例。
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**结论**：HRIPCB 的缺陷密度约为 PCB 的 **2 倍**。这在训练时意味着 HRIPCB 样本对模型学习"密集小目标共存"场景的贡献更大。
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### 2.3 数据构成方式不同
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**PCB 文件名特征**：
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```
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l_light_01_missing_hole_01_1_600_jpg.rf.xxx.jpg
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l_light_01_missing_hole_01_2_600_jpg.rf.xxx.jpg
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l_light_01_missing_hole_01_3_600_jpg.rf.xxx.jpg
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```
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- 前缀 `l_light_` 表明采集时控制了光照条件（left light / 左侧光源）。
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- `_1_`、`_2_`、`_3_` 后缀表明**同一张缺陷样本有多个变体**（可能是不同光照、角度或采集参数）。
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- 数据冗余度更高，同类缺陷的重复样本多。
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**HRIPCB 文件名特征**：
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```
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01_missing_hole_01_jpg.rf.xxx.jpg
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01_missing_hole_01_jpg.rf.yyy.jpg
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```
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- 命名更简洁，每张原始图仅有 **2 个 Roboflow 自动变体**（后缀 hash 不同）。
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- 样本独立性更强，重复度低。
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### 2.4 总标注实例数
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| 数据集 | 图片数 | 总缺陷实例数 |
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|--------|--------|-------------|
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| PCB | 7,971 | ~16,212 |
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| HRIPCB | 1,386 | ~4,826 |
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| **合并后** | **9,357** | **~21,038** |
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## 3. 对模型训练的影响
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| 影响项 | 说明 |
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| **分辨率差距** | PCB 从 240 上采样到 640 会丢失细节，小目标检测可能受一定影响；HRIPCB 原生 640，细节保留更完整 |
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| **密度差异** | HRIPCB 更密集的标注有助于模型学习"多缺陷共存"场景，对实际产线更有价值 |
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| **重复样本** | PCB 中同一缺陷的多个变体相当于轻度数据增强，有助于提升光照/角度鲁棒性 |
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| **来源互补** | PCB 偏"受控光照实验"风格，HRIPCB 偏"标准工业样本"风格，合并后泛化能力更强 |
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| **类别分布** | 两者类别定义完全一致（6 类缺陷），标签格式均为标准 YOLOv8 归一化坐标，可直接合并 |
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## 4. 使用建议
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### 4.1 基础用法
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直接使用 `dataset.py` 合并后训练：
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```bash
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python dataset.py merge --src pcb HRIPCB --dst merged
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```
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合并后共 **9,357 张图、约 21,038 个缺陷实例**，数据量足够支撑 YOLOv8n/s 的训练。
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### 4.2 进阶用法：重新划分
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如果担心 PCB 占比过高（85%）导致模型过度偏向 PCB 的数据风格，可以打乱后重新按 8:1:1 划分：
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```bash
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python dataset.py merge --src pcb HRIPCB --dst merged --rebalance --train 0.8 --val 0.1 --test 0.1
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```
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### 4.3 训练参数建议
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针对两个数据集的分辨率差异，建议：
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```yaml
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# train.yaml
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model: yolov8n.pt
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data: D:/github2026/pcb-defect-detection/merged/data.yaml
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imgsz: 640 # 统一统一到 640，补偿 PCB 的 240 上采样损失
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batch: 16 # RTX 4060 8GB 安全值
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epochs: 100
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amp: True # 混合精度必开
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patience: 20 # 早停
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```
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### 4.4 如果精度不够
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可考虑以下策略：
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1. **分阶段训练**：先用 PCB 预训练，再用 HRIPCB fine-tune（HRIPCB 密度高、标注更"干净"）。
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2. **调整样本权重**：在 Ultralytics 中通过 `sample_weights` 或自定义 dataloader 提升 HRIPCB 样本的采样概率。
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3. **数据清洗**：检查 PCB 中 240×240 上采样后是否出现模糊/不可辨认的样本，必要时剔除低质量数据。
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## 5. 附：数据来源链接
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- **PCB (TCC)**：`https://universe.roboflow.com/tcc-r4j2r/pcb-la0tj/dataset/1`
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- **HRIPCB**：`https://universe.roboflow.com/ma007/hripcb/dataset/1`
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