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包含六种常见缺陷的PCB数据集 适用于图像识别和缺陷检测

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简介：
本数据集包含了含有六种常见缺陷的PCB样本图片，旨在支持图像识别技术与自动缺陷检测算法的研究与发展。 PCB缺陷图片数据集包含六种常见缺陷，适用于图像识别和缺陷检测。

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  • 包含六种常见缺陷的PCB数据集 适用于图像识别和缺陷检测
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    本数据集包含了含有六种常见缺陷的PCB样本图片，旨在支持图像识别技术与自动缺陷检测算法的研究与发展。 PCB缺陷图片数据集包含六种常见缺陷，适用于图像识别和缺陷检测。
     
  • 钢材表面缺陷检测数据集NEU-DET：支持六种缺陷识别
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    NEU-DET钢材表面缺陷检测数据集专为工业应用设计，内含大量标注样本，旨在提升六类常见钢材表面瑕疵（如裂纹、气泡等）的自动识别精度。 钢材表面缺陷检测数据集NEU-DET包含YOLO模型所需处理好的.txt标签文件，并已测试通过；还包括所有1800张原始图片及对应的标签xml文件。
     
  • Weibul.zip_图像特征与缺陷识别_基于威布尔的缺陷检测_webull_缺陷识别
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    本研究探讨了利用威布尔分布进行图像中缺陷识别的方法，通过分析图像特征，提出了一种有效的缺陷检测技术。 图像处理结合威布尔特征提取技术用于缺陷识别，并适用于缺陷分类。
     
  • PCB缺陷识别的数据集与目标检测
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    本数据集专注于PCB（印制电路板）缺陷识别，采用先进的图像处理技术，旨在提升电子制造业中的自动检测精度。通过深度学习模型进行目标检测，有效减少人工检查误差和成本。 PCB缺陷数据已在实际生产线上收集并已分类，这些数据非常宝贵。
     
  • PCB缺陷检测数据集-VOC.rar
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    PCB缺陷检测数据集-VOC包含用于印刷电路板(PCB)质量控制的图像和标注文件。该资源适用于训练机器学习模型识别并分类PCB上的各种缺陷，助力提高生产效率与产品质量。 PCB板缺陷检测数据集包含几百张图像，标签采用VOC格式，可以直接使用。
     
  • 基于目标检测的钢铁表面缺陷识别：1800张图像及标注数据集支持六类缺陷检测
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    本研究构建了一个包含1800张图片的数据集，用于训练和测试针对钢铁表面六种常见缺陷的目标检测模型。 钢铁表面缺陷数据集（NEU-DET）是一个适合初学者使用的目标检测数据集。该数据集包含多种钢铁表面缺陷类别，并以PASCAL VOC格式进行标注。此数据库主要用于识别钢铁表面上的各类目标缺陷。 对于一般的目标检测任务，通常需要数千甚至上万张图片的数据集才能达到较好的效果。NEU-DET上传了1800张图像和对应的标签文件，所有数据都是一一对应的关系。 如果需要对现有数据集进行扩充或定制化处理，请随时联系我。可以采用各种方法来增强数据集，例如模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移及镜像等变换，或者基于深度学习的SRGAN增强技术。
     
  • 路面缺陷检测数据集(适用于YOLOV5，含4类别)
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    本数据集专为YOLOV5设计，包含四种类别的路面缺陷图像，旨在提升模型在复杂路况下的识别精度与效率。 项目包括：路面缺陷检测数据（4类别），按照YOLOV5文件夹结构保存的数据集可以直接用于目标检测任务，无需额外处理。 图像分辨率为600*600的RGB图片，主要用于道路上的缺陷检测 【数据集介绍】包含四种类别的路面缺陷图像：纵向裂纹、横向裂纹、坑洞和不规则裂缝 【数据总大小】74 MB 数据分为训练集和验证集两部分： - 训练集（datasets-images-train）包括841张图片及对应的841个标签txt文件。 - 验证集（datasets-images-val）包含231张图片及其相应的231个标签txt文件。 为了方便查看数据，提供了一个可视化py脚本。只需随机传入一张图片即可绘制边界框，并保存在当前目录中。该脚本无需修改，可以直接运行。
     
  • 缺陷检测数据集
    优质
    本数据集包含多种工业产品在生产过程中的图像和相关信息，旨在帮助识别并分类各种制造缺陷，提升产品质量控制效率与精度。 缺陷检测/瑕疵检测数据集包括含有瑕疵图片的训练集和验证集。
     
  • 焊缝缺陷检测_Hanfeng.rar_MATLAB图像缺陷分析
    优质
    本项目利用MATLAB进行焊接质量检测，通过图像处理技术自动识别和分析焊缝中的各类缺陷。旨在提高工业生产效率及安全性。包含源代码与示例数据集。 可以使用图像处理技术来检测焊缝缺陷，并识别出其中的缺陷。
     
  • 基于MATLAB的缺陷检测系统_工业瑕疵检测_MATLAB图像处理_缺陷识别
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的工业瑕疵检测系统，结合先进的图像处理技术进行缺陷识别，提高生产效率和产品质量。 基于MATLAB的工业瑕疵缺陷检测采用工业板图像作为素材。通过灰度化、二值化、边缘提取以及形态学运算等多种方法，能够准确地识别并标示出瑕疵的位置，并计算各个区域的具体面积。此外，还设计了一个用户界面（UI），用于展示发现的瑕疵数量及其所占面积等重要参数信息。