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铝型材表面瑕疵检测——部分天池数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 天池铝型材表面瑕疵识别赛第10名算法解析及GitHub链接-附件资源
    优质
    本文详细解析了在“天池铝型材表面瑕疵识别”竞赛中获得第十名的算法，并提供了相关的GitHub代码链接，便于学习和应用。 天池铝型材表面瑕疵识别比赛第10名算法分享及github链接-附件资源
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的木材表面瑕疵检测系统
    优质
    本项目开发了一套基于OpenCV技术的木材表面瑕疵检测系统，旨在提高木材质量检验效率和精度。通过图像处理算法自动识别并分类木材表面的各种缺陷，为木制品行业提供可靠的质量控制解决方案。 有兴趣的话可以看一下关于基于OpenCV的木材表面缺陷检测系统的内容。