Advertisement

包含20种类别垫片、螺母、螺栓和轴承的零件分类数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集涵盖20类机械紧固及支撑元件，包括垫片、螺母、螺栓与轴承等，为零件识别与自动化系统训练提供全面标注样本。 适合初学者的深度学习分类教程建议使用自定义的数据集进行训练与测试。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 包含20种类别垫片、螺母、螺栓和轴承的零件分类数据集
    优质
    本数据集涵盖20类机械紧固及支撑元件，包括垫片、螺母、螺栓与轴承等，为零件识别与自动化系统训练提供全面标注样本。 适合初学者的深度学习分类教程建议使用自定义的数据集进行训练与测试。
     
  • 螺丝螺栓数据集（含螺丝螺母目标检测及螺丝螺栓实例分割，适用于Mask-R CNN训练）包含423张图像及其标注文件
    优质
    该数据集包括423张图片及其详细标注，专门用于螺丝和螺栓的目标检测与实例分割任务，兼容Mask R-CNN模型的训练需求。 《螺丝螺栓数据集在深度学习中的应用及详解》 现代计算机视觉领域的一个研究热点是目标检测与实例分割技术。“螺丝螺栓数据集”专为训练像Mask R-CNN这样的深度学习模型而设计，包含423张高质量的图像及其对应的标注文件，提供了宝贵的研究资源。 一、数据集概述 “螺丝螺栓数据集”旨在帮助识别和分割小型但至关重要的机械部件——螺丝与螺栓。它由不同情境下的423幅图片组成，每一张都精确地标记了每个螺丝和螺栓的位置、形状及边界信息，为模型训练提供了准确的参考。 二、目标检测与卷积神经网络 目标检测是计算机视觉中的基础任务之一，旨在识别并定位图像中特定的目标对象。卷积神经网络（CNN）在此领域发挥了核心作用，通过多层次的卷积和池化操作学习到特征表示，从而能够识别和定位目标。在螺丝螺栓数据集中，利用CNN可以训练模型来检测这些机械部件。 三、实例分割与Mask R-CNN 相较于单纯的目标检测任务，实例分割要求对每个对象进行像素级边界划分，而Mask R-CNN是一种先进的深度学习框架，能够在同一时间完成这两项工作。在“螺丝螺栓数据集”上使用该模型训练可以使得系统能够精确地理解并区分每一个单独的螺丝和螺栓。 四、实际应用 此数据集适用于多个应用场景： 1. 自动化生产线质量控制：通过训练好的模型自动检测产品的螺丝与螺栓安装情况，提高生产效率及产品质量。 2. 工业维修检查：快速定位机械设备中的松脱或缺失部件以预防潜在故障发生。 3. 机器人装配作业：在执行组装任务时准确识别并处理螺丝、螺栓。 五、局限性与挑战 尽管“螺丝螺栓数据集”为研究提供了良好的基础，但在实际应用中仍面临一些问题。例如复杂背景、光线变化或视角多样性等因素可能影响模型性能。因此，研究人员需要通过诸如数据增强和迁移学习等技术来优化模型的泛化能力和鲁棒性。 总结：该螺丝螺栓数据集开辟了深度学习在工业检测领域的新路径。通过对这些机械部件进行训练，我们期待能够开发出更高效且准确的自动化检测系统，从而促进制造业的进步。
     
  • 螺栓与螺母识别及计数系统的GUI：使用MATLAB开发的基于GUI的螺母和螺栓计数工具
    优质
    本项目介绍了一个用于螺栓和螺母自动识别及计数的图形用户界面系统，该系统采用MATLAB开发，旨在提高机械零件检测效率与准确性。 该程序根据螺母的圆形特征进行检测，并通过减去螺母的数量来测量螺栓的数量，然后将结果显示在GUI中。
     
  • 螺丝螺母检测数据集（VOC+YOLO格式，含2100张图片，13个类别）.7z
    优质
    本数据集包含2100张图像及对应的标注信息，适用于螺丝和螺母的检测任务。涵盖13种类别，提供VOC与YOLO两种格式，便于研究者进行模型训练与测试。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），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）：2100 标注数量（xml文件个数）：2100 标注数量（txt文件个数）：2100 标注类别总数为13，具体包括以下类型： 六角螺栓、双六角柱、T型螺丝、法兰螺母、六角支柱、键条、六角螺母、水平气泡、六角钢柱、塑料垫片支柱、弹簧垫圈、矩形螺母和圆头螺丝。
     
  • 标准螺栓和螺母的CAD图纸
    优质
    本资源提供标准螺栓与螺母的专业CAD图纸，涵盖详细尺寸规格，适用于工程设计、制造及教学参考。 标准螺栓螺母的CAD图在制作装配图时非常实用。
     
  • 关于常见零部件（螺丝、螺母、垫圈及钢丝螺套）密集且不规则排列的600张数据集
    优质
    本数据集包含600张图像，展示了螺丝、螺母、垫圈和钢丝螺套等常见机械零件以复杂且无规律的方式紧密排列的情形，为计算机视觉训练提供丰富素材。 为了减少由于像素质量、曝光等因素引起的误差，在采集样本时使用了高清相机。选取的样本种类包括工业分拣中最常见的零部件（螺丝、螺母、垫圈以及钢丝螺套），并充分考虑到了外界环境可能带来的干扰，随机放置工件在实际环境中进行拍摄以提高模型鲁棒性。 为了进一步丰富数据集，并考虑到工业分拣中可能出现的各种情况如部件污损、运动模糊及亮度变化等，在图像处理过程中引入了多种数据增强策略。这些策略包括但不限于不同方向的翻转、剪切、仿射变换、高斯模糊以及平移操作，同时加入了自适应高斯噪声和亮度调整以模拟实际应用场景中的各种条件。 通过随机组合上述的数据增强方法对采集到的600张原始图像进行处理后，最终生成了一个包含18,000张图片的新数据集。其中训练集占总数据集的80%，测试集与验证集各占10%的比例分配以确保模型能够有效地在各种条件下进行学习和评估。
     
  • 螺母螺丝检测数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量用于自动化识别与分类的螺母和螺丝图像及其详细参数信息，适用于机器学习模型训练与测试。 这是一个非常干净且小巧的目标检测数据集，仅包含螺丝和螺母两种类别的目标，背景为干净的培养皿。该数据集共有约420张图片，其中train.txt文件描述了每张图片中的目标信息，label_list文件则列出了类别详情。此外还有一个验证集合，包括10张图片，并且eval.txt文件以与train.txt相同的格式描述这些图片中的目标信息。
     
  • 狗狗图像数据集（含20种类别，每类180张照片）
    优质
    本数据集包含3600张高质量图片，涵盖20种不同犬种，每个类别均有180幅图像，适用于深度学习模型训练和测试。 训练狗狗进行分类识别可以通过参考视频教程来学习。例如，在B站上有一个关于如何训练狗狗的视频（原链接：https://www.bilibili.com/video/av33504629），这个视频提供了详细的指导和技巧，可以帮助你更好地理解和实践这一过程。