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PCB电路板瑕疵识别数据集

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简介：
本数据集专为PCB电路板瑕疵识别设计，包含大量标注清晰的图像样本，旨在促进机器学习算法在电子制造质量控制中的应用研究。 包含693张图片的PCB电路板缺陷数据集已准备完毕，并且这些图片已被标记为voc xml和YOLO txt两种格式。其中六种不同的缺陷类别包括：missing_hole（缺失孔），mouse_bite（老鼠咬伤），open_circuit（开路），short（短路），spurious_copper（多余铜箔）以及spur（尖刺）。

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  • PCB电路板瑕疵识别数据集
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    本数据集专为PCB电路板瑕疵识别设计，包含大量标注清晰的图像样本，旨在促进机器学习算法在电子制造质量控制中的应用研究。 包含693张图片的PCB电路板缺陷数据集已准备完毕，并且这些图片已被标记为voc xml和YOLO txt两种格式。其中六种不同的缺陷类别包括：missing_hole（缺失孔），mouse_bite（老鼠咬伤），open_circuit（开路），short（短路），spurious_copper（多余铜箔）以及spur（尖刺）。
     
  • PCB电路板瑕疵检测数据集
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    本数据集专为PCB电路板瑕疵检测设计，包含大量标注清晰的高质量图像样本，适用于训练和评估机器学习模型，提升工业自动化检测精度。 PCB缺陷数据集包含一万多张图片，分为彩色和黑白图像。该数据集中有六类不同的缺陷：missing_hole、mouse_bite、open_circuit、short、spur 和 idanel。所有标注采用VOC格式，并可转换为YOLO格式。
     
  • 陶瓷膜板表面瑕疵数据集
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    本数据集专注于收集并标注陶瓷膜板生产过程中的各类表面瑕疵图像，旨在促进自动化检测技术的发展与应用。 陶瓷膜板表面缺陷数据集
     
  • 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。
     
  • NEU-DET钢材表层瑕疵识别数据库
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    NEU-DET钢材表层瑕疵识别数据库是由科研人员精心构建的一个专注于钢材表面缺陷检测的数据集。该数据库收录了大量高质量的工业图像及详细标注信息，旨在促进机器学习算法在钢铁产品质量控制领域的应用研究和技术创新。 NEU-DET钢材表面缺陷检测数据集提供了用于识别和分类钢材表面各种缺陷的图像样本。该数据集旨在帮助研究人员和工程师开发更精确、高效的自动化检测系统，以提高生产效率并确保产品质量。
     
  • 电力绝缘子外观瑕疵数据集
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    该数据集专注于收集和标注各类电力绝缘子的图像，旨在识别并分类绝缘子表面的各种缺陷与损伤情况，为机器学习算法提供训练素材。 输电线路绝缘子外观缺陷数据集包含600张图片，并带有voc标签，可以直接下载并运行代码使用，非常方便。
     
  • 【瑕疵识别】利用MATLAB GUI实现印刷电路板的自动化瑕疵检测【附带Matlab代码 1912期】.mp4
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    本视频详细介绍了如何使用MATLAB GUI开发工具进行印刷电路板的自动瑕疵检测，包括关键算法和代码解析。适合工程师和技术爱好者学习交流。附有完整Matlab代码供下载实践。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可运行并通过亲测验证为有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用的其他m文件；无需额外的操作或结果效果图。 2. 使用Matlab 2019b版本进行代码测试。如遇到问题，请根据提示信息自行修改解决；如果需要帮助，可以联系博主寻求支持。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮等待程序完成并获取结果。 4. 若需要其他服务，如博客或资源完整代码提供、期刊文献重现、定制化Matlab编程或者科研合作等，请联系博主。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的布料瑕疵识别（附带源代码及数据集）
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    本项目采用YOLOv5框架开发了一种高效的布料瑕疵自动识别系统，并开放了源代码和训练数据集，便于学术研究与应用开发。 在纺织行业中，布匹缺陷检测是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术为布匹缺陷检测提供了新的解决方案，尤其是以YOLOv5为代表的实时目标检测算法。 本项目中研究者们通过收集大量布匹图像数据并进行标注来训练YOLOv5模型进行缺陷检测。这些图像包括棉布、化纤和丝绸等不同材质的布料，而缺陷类型可能涉及划痕、污渍、破洞及色差等多种形式。构建高质量的数据集使模型能够学习识别各种缺陷特征，并实现在生产线上对布匹进行实时自动化的检测。 项目的成功实施不仅提高了布匹检测效率，还显著提升了准确性。传统方法主要依赖人工视觉检查，这导致了低效和受主观判断影响的问题出现。而基于YOLOv5的自动化系统可以连续工作且不受这些因素限制，并能在短时间内处理大量图像数据，大幅提高纺织行业的生产效率和产品质量。 由于布匹缺陷多样性和复杂性，模型训练过程中需考虑这些问题并进行优化。研究者们在增强数据的同时改进了模型结构，确保其能够准确识别各种类型的缺陷。通过精确的参数调整与优化最终实现高精度的布匹缺陷检测系统。 除了技术创新外，本项目还具有重要的经济意义。它减少了人工检查成本、降低了因材料浪费造成的损失，并提高了产品的市场竞争力，为纺织企业带来了显著经济效益。 此外，该项目介绍了现有技术背景和传统方法局限性的同时深入分析了基于YOLOv5的优势。文档中还包括相关技术发展趋势及未来研究方向的探讨，以指导后续的技术发展与应用。 项目文件包括详细的实施报告、源代码以及训练好的模型参数等资源供研究人员和工程师参考使用。这些资料共享将推动布匹缺陷检测技术的发展，并加速其在纺织行业的广泛应用。 综上所述，基于YOLOv5的布匹缺陷检测技术不仅提高了效率和准确性，还具有良好的经济效益，对于纺织行业质量控制及自动化升级至关重要。通过本项目的实施，我们期待未来能够以更高质量、更低成本向市场提供优质的纺织品，并满足消费者需求。
     
  • 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。