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铝片表面瑕疵检测数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 锂电池表面瑕疵检测数据集.zip
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    本数据集包含大量锂电池表面图像及其标签信息，用于训练机器学习模型识别电池生产过程中的各种表面缺陷。 1-聚团：283张图像显示由于混合时间不足导致活性材料在电极表面聚集。 2-气泡：679张图像表明涂层过程中速度过快引起空气被卷入电极涂层。 3-裂纹：629张图像是干燥过程后出现的电极表面裂纹。 4-划痕：305张图片展示的是在制造过程中，由于电极相互接触或与机器接触产生的划痕。 该模型使用工业相机，在生产线上采集上述缺陷图像。
     
  • 瑕疵检测数据集
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    瑕疵检测数据集是一系列用于训练机器学习模型识别产品或材料表面缺陷和损伤的数据集合，涵盖多种工业应用场景。 缺陷检测数据集用于训练缺陷检测神经网络。可以从GitHub上的DEye项目下载该数据集。
     
  • 带钢表面瑕疵检测用图像数据集
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    本数据集专为带钢表面瑕疵检测设计，包含大量高清图像样本及标注信息，适用于深度学习模型训练与测试，助力提高工业自动化水平。 该带钢表面缺陷检测数据集包含六种不同的缺陷类型：龟裂（crazing）有300个文件，斑点（patches）有342个文件，夹杂（inclusion）有382个文件，坑蚀表面（pitted_surface）有301个文件，氧化皮压入（rolled-in_scale）有300个文件以及划痕（scratches）同样包含300个文件。所有缺陷的标注信息均以xml格式提供。
     
  • 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。
     
  • 铝片表面工业瑕疵检测数据集（VOC+YOLO格式，含400张图片，4个类别）.7z
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    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。
     
  • AITEX钢轨表层瑕疵检测数据集
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    AITEX钢轨表层瑕疵检测数据集是一套专为铁路安全设计的数据集合，包含大量高清图像及详细标注信息，用于训练机器学习模型识别和分类钢轨表面的各种缺陷。 这段文字描述了包含原始数据、有缺陷的数据以及无缺陷的数据，并提到了用于分割的缺陷位置掩膜图片。
     
  • 咖啡豆瑕疵检测数据集
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    咖啡豆瑕疵检测数据集包含大量标注图片，用于机器学习模型识别和分类有缺陷或质量低下的咖啡豆。此资源旨在提高咖啡生产和加工效率。 咖啡豆缺陷检测数据集包含1400多张正面拍摄的高质量图片，涵盖了三种类型的咖啡豆。这些图像用于训练和验证模型以进行咖啡豆缺陷检测。