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风力发电机叶片瑕疵检测数据集

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简介：
本数据集专注于风力发电机叶片的瑕疵检测，包含大量高分辨率图像及详细的标注信息，旨在提升自动化检测系统的精度与效率。 风力发电机叶片缺陷检测数据集包含3500多张图片，标注采用VOC格式。

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  • 风力发电机叶片瑕疵检测数据集
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    本数据集专注于风力发电机叶片的瑕疵检测，包含大量高分辨率图像及详细的标注信息，旨在提升自动化检测系统的精度与效率。 风力发电机叶片缺陷检测数据集包含3500多张图片，标注采用VOC格式。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • PCB电路板瑕疵检测数据集
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    本数据集专为PCB电路板瑕疵检测设计，包含大量标注清晰的高质量图像样本，适用于训练和评估机器学习模型，提升工业自动化检测精度。 PCB缺陷数据集包含一万多张图片，分为彩色和黑白图像。该数据集中有六类不同的缺陷：missing_hole、mouse_bite、open_circuit、short、spur 和 idanel。所有标注采用VOC格式，并可转换为YOLO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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 风力发电机叶片语义分割数据集
    优质
    本数据集专注于风力发电机叶片的图像处理与分析，通过提供高质量标注图片，旨在推动语义分割技术在可再生能源领域的应用研究。 风力发电机风扇的语义分割标注包含大量图片及其对应的标签图片，可用于训练语义分割算法。
     
  • 电力绝缘子外观瑕疵数据集
    优质
    该数据集专注于收集和标注各类电力绝缘子的图像，旨在识别并分类绝缘子表面的各种缺陷与损伤情况，为机器学习算法提供训练素材。 输电线路绝缘子外观缺陷数据集包含600张图片，并带有voc标签，可以直接下载并运行代码使用，非常方便。
     
  • 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。