Error code:   JWTInvalidSignature
Exception:    InvalidSignatureError
Message:      Signature verification failed
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/libs/libapi/src/libapi/jwt_token.py", line 286, in validate_jwt
                  decoded = jwt.decode(
                      jwt=token,
                  ...<2 lines>...
                      options=options,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jwt.py", line 368, in decode
                  decoded = self.decode_complete(
                      jwt,
                  ...<8 lines>...
                      leeway=leeway,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jwt.py", line 265, in decode_complete
                  decoded = self._jws.decode_complete(
                      jwt,
                  ...<3 lines>...
                      detached_payload=detached_payload,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jws.py", line 270, in decode_complete
                  self._verify_signature(
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      signing_input,
                      ^^^^^^^^^^^^^^
                  ...<4 lines>...
                      options=merged_options,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jws.py", line 417, in _verify_signature
                  raise InvalidSignatureError("Signature verification failed")
              jwt.exceptions.InvalidSignatureError: Signature verification failed

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⚡ 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

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Total file size:

961 MB

Paper for RobotHuman/PCB_defect

A PCB Dataset for Defects Detection and Classification

Paper • 1901.08204 • Published Jan 24, 2019 • 1