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带钢表面瑕疵检测用图像数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • AITEX钢轨表层瑕疵检测数据集
    优质
    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。
     
  • 东北大学钢带表面瑕疵检测数据集（采用YOLO格式）
    优质
    该数据集专为东北大学研发，基于YOLO格式设计，用于训练和测试钢带表面瑕疵检测模型，促进工业视觉检测技术进步。 可以直接适配YOLO网络的数据格式。
     
  • NEU-DET钢铁表面瑕疵数据集
    优质
    NEU-DET钢铁表面瑕疵数据集是由东北大学研究团队精心打造的专业数据库，包含大量高分辨率图像，用于检测和分类钢铁产品制造过程中的各类缺陷。 钢材表面缺陷数据集由东北大学宋克臣团队制作而成，包含1800张图片，涵盖六种类型：crazing（龟裂）、inclusion（夹杂）、patches（斑点）、pitted_surface（凹坑）rolled-in_scale（氧化皮压入）和scratches（划痕）。
     
  • 铝片表面瑕疵检测数据集
    优质
    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。
     
  • 锂电池表面瑕疵检测数据集.zip
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 工业表面瑕疵检测，数据集包含1400张图片
    优质
    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。
     
  • 东北大学带钢瑕疵分类数据集
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    本数据集由东北大学研究团队构建，专注于带钢表面瑕疵的机器视觉识别，包含大量标注图像，旨在促进钢铁工业质量控制技术的发展。 东北大学带钢缺陷分类数据集包括开裂、内含物、斑块、点蚀表面、轧制氧化皮和划痕六个类别。每个类别的图像经过数据增强处理，共有2400张图片。
     
  • 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。