1.立项原因：PCB 生产制造环节中，传统人工缺陷检测存在效率低下、易漏检误检、人力成本高的问题，难以适配工业化批量生产的质检需求。本项目基于 YOLOv8 构建自动化缺陷检测系统，解决 PCB 缺陷检测精度不足、规模化应用困难、人工质检依赖度高的产品问题。
2.行业场景与业务背景：面向电子制造工业领域，服务于 PCB 生产厂商、产线质检部门及电子硬件研发企业，依托 YOLOv8 目标检测算法，实现 PCB 缺陷的智能识别、定位与分类，助力企业提升产线质检的自动化、智能化水平，降低生产质检成本。
具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。
主要功能描述：缺陷检测支持单张 PCB 图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的 YOLOv8 模型，支持导出 ONNX、TorchScript、CoreML 等多种格式，并实时显示模型加载状态；模型训练支持使用 PCB 缺陷数据集自定义训练新模型，可配置模型大小、训练轮数、批次大小、学习率等参数，兼容 Nano、Small、Medium、Large、X-Large 等多类 YOLOv8 模型规格；数据统计可记录全量检测历史，生成总检测次数、总缺陷数、平均置信度的统计概览，同时完成各类缺陷出现频率的分布统计。
负责的具体任务：基于 Node.js 18+、Next.js 16 与 React 19 搭建前端整体架构，开发缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大模块的前端页面与交互逻辑；实现单张 / 批量 PCB 图片上传、预览与解析，完成检测缺陷的原图坐标标注和可视化渲染；开发置信度阈值调节、训练参数配置等核心交互功能，对接后端算法接口完成数据请求与响应处理；负责前端路由设计、状态管理与响应式适配，通过 ECharts 实现检测历史、缺陷分布的图表化展示；优化交互细节，实现文件上传进度监控、异步操作状态反馈、操作结果提示等功能，保障系统使用流畅性。
项目技术栈与架构：前端以 Node.js 18 + 为运行环境，采用 npm/pnpm 做包管理，核心基于 Next.js 16+React 19 开发，运用 React 19 Actions、useOptimistic 新特性优化表单提交与异步状态；通过 Axios 实现与后端的接口对接，ECharts 完成数据可视化，基于通用 UI 组件库搭建交互界面；采用前后端分离架构，前端负责可视化交互与用户操作，后端依托 Python+YOLOv8 提供缺陷检测、模型训练 / 导出的算法能力，二者通过 RESTful 接口实现数据交互，检测历史与统计数据由后端数据库存储，前端按需请求并渲染。
实现亮点与难点：亮点是基于 React 19 新特性实现无刷新流畅交互，精准完成缺陷坐标与原图的可视化叠加，支持批量图片高效上传与检测进度实时监控，数据统计可视化展示直观，适配工业场景操作习惯；难点在于实现前端图片像素与后端缺陷检测坐标的精准映射，保障批量大文件上传的稳定性，合理运用 React 19 新特性兼顾体验与兼容性，对接算法接口时做好异步请求异常捕获与状态兜底，以及实现训练参数的前端动态校验和多规格 YOLOv8 模型的配置适配。
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