PCB缺陷检测系统是一种先进的质量控制解决方案，旨在提高电子制造业的生产效率和产品质量。该系统利用计算机视觉技术和人工智能算法，实现对印刷电路板（PCB）的自动化、高精度检测。

基于以上背景，我们借助现代计算机视觉技术，结合YOLOv5深度学习目标检测模型，通过软硬件结合的方式，设计一个自动化、精准的PCB电路板缺陷检测系统。整个系统的组成如下：

①硬件部分：团队选择了旭日派开发板作为主控，搭载 ARM 处理器核心运行 Linux 系统。该板块连接摄像头模组，利用视觉算法处理图像数据，并当比对结果出现问题使通过 GPIO 端控制机械臂进行挑选动作。同时团队设计了一套供电方案，通过变压装置将工厂电压（220V/380V）转换为设备所需电压，以确保设备正常运行。开发板还具备数据统计功能，并利用 WiFi 模块将信息传输至 APP 端。

②软件部分：基于 PyTorch 构建的 YOLOv5 模型作为主要检测方案，在旭日派的 ARM 处理器核心上运行 Linux 系统。该模型利用视觉算法处理摄像头捕捉的图像数据，并执行 PCB 缺陷检测。当检测结果超过阈值时，通过 GPIO 控制机械臂执行挑选动作。数据统计功能由旭日派开发板完成，并通过 WiFi 传输至 APP 端。

该方案整合了深度学习模型在 PCB 缺陷检测中的应用，以及机械臂的动作输出和数据传输，是一套软硬件相结合的全面解决方案。