电子元器件检测数据集2646张yolo和voc两种标注方式11类标注数量Dioda: 二极管 - 368Sensor-LDR: 光敏电阻传感器 - 207Trimpot: 微调电位器 - 237Kapasitor-Elco: 电解电容器 - 603Resistor: 电阻 - 718LED: 发光二极管 - 389Induktor: 电感器 - 384Kapasitor-Keramik: 陶瓷电容器 - 542Transistor: 晶体管 - 380Potensiometer: 电位计 - 289IC: 集成电路 - 695Image num: 图像数量 - 2646电子元器件缺陷/目标检测数据集详情一、数据集基础信息数据集名称11类电子元器件目标检测数据集图像总数量2646 张标注格式YOLO‑TXT VOC‑XML 双格式一份标注两套文件可直接用于YOLO系列、Faster‑RCNN等模型训练任务类型目标检测(Object Detection)适用模型YOLOv5/v8/v11、SSD、Faster‑RCNN、RT‑DETR等图像来源实拍电路板元器件包含多角度、光照变化、轻微遮挡、元器件堆叠等真实工业场景类别总数11类二、类别清单标注框统计类别ID英文标签中文名称标注框总数0Dioda二极管3681Sensor‑LDR光敏电阻传感器2072Trimpot微调电位器2373Kapasitor‑Elco电解电容器6034Resistor电阻7185LED发光二极管3896Induktor电感器3847Kapasitor‑Keramik陶瓷电容器5428Transistor晶体管3809Potensiometer电位计28910IC集成电路695所有标注框合计4812个目标框三、数据集划分方案推荐7‑2‑1训练集(train)1853 张70%验证集(val)529 张20%测试集(test)264 张10%YOLO文件夹目录结构开箱即用electronic_components/ ├─images/ │ ├─train/ │ ├─val/ │ └─test/ ├─labels/ │ ├─train/ │ ├─val/ │ └─test/ ├─voc_annotations/ # VOC‑XML全部标注文件 └─electronic.yaml # YOLO配置文件electronic.yaml 完整内容可直接复制path:./electronic_componentstrain:images/trainval:images/valtest:images/testnames:0:Dioda1:Sensor-LDR2:Trimpot3:Kapasitor-Elco4:Resistor5:LED6:Induktor7:Kapasitor-Keramik8:Transistor9:Potensiometer10:IC四、数据集特点说明双标注兼容VOC‑XML可一键转COCO json适配更多检测框架YOLO txt可直接跑YOLOv11训练无需二次转换。样本分布电阻、集成电路、电解电容样本量最高光敏电阻传感器样本偏少训练时可适当增强数据增强策略(马赛克、随机裁剪、亮度扰动)提升小类别精度。应用场景电路板元器件盘点、SMT贴片质检、电子元件分拣、PCB缺陷前置检测、智能仓储元器件识别。五、YOLOv11快速训练代码fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练权重modelYOLO(yolo11n.pt)# 开始训练resultsmodel.train(dataelectronic.yaml,epochs150,imgsz640,batch16,device0,patience30,mosaic1.0,mixup0.1)YOLO电子元器件检测PCB元器件识别数据集VOCYOLO双标注电路板目标检测工业元器件数据集11类电子元件数据集SMT质检数据集