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铝片瑕疵数据集，包含1400张图像（针孔、擦伤、脏污、褶皱）

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简介：
本数据集提供了1400张铝片缺陷检测图像，涵盖针孔、擦伤、脏污和褶皱四类常见瑕疵，适用于机器视觉与自动化质量控制研究。 铝片缺陷数据集包含四种类型的缺陷：针孔、擦伤、脏污和褶皱。该数据集中共有1400张图片。缺陷类型分别为zhen-kong（针孔）、ca-shang（擦伤）、zang-wu（脏污）和zhe-zho（褶皱）。

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  • 铝片瑕疵数据集，包含1400张图像（针孔、擦伤、脏污、褶皱）
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    本数据集提供了1400张铝片缺陷检测图像，涵盖针孔、擦伤、脏污和褶皱四类常见瑕疵，适用于机器视觉与自动化质量控制研究。 铝片缺陷数据集包含四种类型的缺陷：针孔、擦伤、脏污和褶皱。该数据集中共有1400张图片。缺陷类型分别为zhen-kong（针孔）、ca-shang（擦伤）、zang-wu（脏污）和zhe-zho（褶皱）。
     
  • 工业表面瑕疵检测，数据集包含1400张图片
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    本项目专注于工业表面瑕疵检测的数据集开发与应用研究，涵盖1400张高质量图像样本，旨在提升自动化检测系统的准确性和效率。 在工业生产过程中确保产品质量至关重要，其中表面缺陷检测是关键环节之一。本数据集专注于此领域，包含1400张图像，为相关算法的训练与优化提供了丰富素材。数据集中包括四个不同的缺陷类别：真空（zhen_kong）、擦伤（ca_shang）、脏物（zang_wu）和褶皱（zhe_zhou）。这些缺陷在实际生产中可能影响产品的性能及外观，因此准确识别它们对于提高生产效率与产品质量具有重要意义。 该数据集旨在支持制造业中的质量控制与自动化检测。现代智能制造系统中，利用计算机视觉和深度学习技术进行表面缺陷检测已成为趋势。这些技术可以辅助或替代人工检查，减少错误、提高检测速度并降低生产成本。 本数据集采用VOC（PASCAL Visual Object Classes）格式存储图像及注释信息，这是一种广泛使用的标注标准，包含图像分类、边界框注释和多目标检测等细节。每个图像可能对应一个或多缺陷类别，并通过XML文件描述其具体位置与类型。 铝制品SSD数据集名称暗示该数据集专注于利用单次多盒检测器（Single Shot MultiBox Detector, SSD）进行表面缺陷识别，这是一种流行的实时目标检测算法，在工业应用中因其速度快、精度高而被广泛应用。在训练此模型时，首先需要对图像进行预处理以适应深度学习框架输入要求；然后选择合适的深度学习环境如TensorFlow或PyTorch来构建和优化基于SSD的网络架构。 通过数据增强技术（例如随机翻转、旋转及裁剪）提高模型泛化能力，并在训练过程中调整超参数、设置合适的学习率策略以及损失函数。评估阶段将使用平均精度(mAP)等指标衡量不同类别上的表现，确保满足性能标准后部署到实际生产环境中。 该数据集提供的丰富样本有助于开发和优化针对特定缺陷类型的检测系统。通过深入研究与模型训练，我们可以利用先进的计算机视觉技术和深度学习方法为制造业带来更高效、精准的表面缺陷解决方案。
     
  • 铝片表面瑕疵检测数据集
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    本数据集专注于收集并标注各类铝片表面瑕疵图像，旨在通过机器学习模型实现高效准确的缺陷识别与分类，适用于制造业质量控制。 深度学习项目包含一个铝片表面缺陷检测的数据集，共有四百多张图片，并且这些图片已经用COCO格式进行了标注，标签有四种类型。
     
  • 梨果实图像数据集，包含1400+张图片
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    本数据集收录了超过1400张梨果实的高质量图像，旨在为农业科研、机器视觉及水果分类研究提供详实的数据支持。 我们有一个梨果实图像数据集，包含1400多张图片。我们将使用深度学习技术中的YOLO V5进行相关研究或应用开发。
     
  • 铝片表面工业瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式，含400张图片，4个类别）.7z
    优质
    本数据集包含400张图像及对应的标注文件，适用于铝片表面瑕疵检测任务。采用VOC与YOLO双格式存储，涵盖裂纹、划痕等4种常见缺陷类型。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：400 标注数量（xml文件个数）：400 标注数量(txt文件个数)：400 标注类别数：4 标注类别名称: [ca_shang, zang_wu, zhe_zhou, zhen_kong] 每个类别标注的框数： - ca_shang 框数 = 270 - zang_wu 框数 = 456 - zhe_zhou 框数 = 124 - zhen_kong 框数 = 212 总框数：1062 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框。 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 钢材表面瑕疵数据集（含1200张训练图片及600张验证图片）
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    本数据集包含1800幅高质量图像，旨在用于检测和分类钢材表面缺陷。其中包括1200张训练图片与600张验证图片，为机器学习模型提供丰富的训练资源。 此数据集由东北大学教授创建，专门用于识别钢材表面缺陷。数据集按照COCO格式进行了划分，包含1200张训练图像和600张验证图像，并附有相应的json文件。
     
  • 铝片缺陷数据集，包含1400张图片，四种缺陷类型：zhen-kong、ca-shang、zang-wu、zhe-zho
    优质
    本数据集包括1400张铝片图像，涵盖四种典型缺陷：孔洞（zhen-kong）、擦伤（ca-shang）、异物（zang-wu）和折皱（zhe-zho），为机器学习与计算机视觉研究提供重要资源。 铝片缺陷数据集包括四种类型的缺陷：针孔、擦伤、脏污和褶皱。
     
  • 基于FPGA的铝片表面工业瑕疵检测系统数据集
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    本数据集专为基于FPGA的铝片表面瑕疵检测设计，包含大量标注清晰的瑕疵图像样本，旨在提升工业检测系统的准确性和效率。 通过海康工业相机采集铝片表面的工业缺陷数据集，并将这些数据以COCO格式进行标注。该数据集中包括针孔、脏污、褶皱和划伤4个类别的缺陷目标，共有超过400张标注图片，其中包含1000多个不同的缺陷。 在进行缺陷检测时，首先利用图像获取模块捕获铝片的外表面影像，并通过图像传输模块将这些图传送到FPGA服务器端。当服务器接收到电脑终端上传的图片后，会立即将其送入深度学习网络中进行处理和分析，以识别出缺陷的具体位置及相应的置信度。
     
  • 铝型材表面瑕疵检测——部分天池数据集
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    本项目专注于铝型材表面瑕疵检测，采用阿里云天池提供的特定数据集进行模型训练与测试，旨在提升工业生产中的自动检测精度和效率。 选取了天池铝型材表面瑕疵数据集的一部分进行研究，该部分包含三个类别：cahua（139张）、pengshang（69张）和tufen（67张）。对这些缺陷使用YOLO和VOC数据集格式进行了标注。
     
  • 香烟瑕疵检测数据集VOC+YOLO格式含197张图片2类别.zip
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    该数据集包含197张图片和两个类别的标注信息，采用VOC与YOLO兼容格式，适用于训练和评估香烟瑕疵检测模型。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：197 标注数量（xml文件个数）：197 标注数量（txt文件个数）：197 标注类别数：2 标注类别名称：[kongtou, yiwu] 每个类别标注的框数： - kongtou 框数 = 100 - yiwu 框数 = 97 总框数：197 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。