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AITEX钢轨表层瑕疵检测数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 带钢表面瑕疵检测用图像数据集
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • NEU-DET钢材表层瑕疵识别数据库
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 咖啡豆瑕疵检测数据集
    优质
    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。
     
  • 布匹瑕疵目标检测数据集
    优质
    该数据集专为布匹生产中的瑕疵自动检测设计，包含大量标记清晰的布料图像样本，涵盖多种常见缺陷类型，旨在提升机器视觉在纺织品质量控制领域的应用效率与精度。 目标检测YOLO布匹瑕疵数据集属于计算机视觉领域的一个应用方向。