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布匹瑕疵数据集：真实场景布匹图像，含32种缺陷，本版本约800MB

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简介：
这是一个包含真实场景下布匹图像的数据集，内有展现32种不同类型的布匹瑕疵样本，大小约为800MB。 32种布匹表面瑕疵缺陷，每种缺陷的图片数量不一，有的多，有的少，因此需要使用三个文件中的图片资料。其中一个文件需付费获取（也就是这个），如果有小伙伴已经下载了该文件，并希望获得另外两个免费提供的缺陷文件，请联系我。其余那两个文件共2G大小，由于容量限制无法直接上传。

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  • 布匹瑕疵数据集：真实场景布匹图像，含32种缺陷，本版本约800MB
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    这是一个包含真实场景下布匹图像的数据集，内有展现32种不同类型的布匹瑕疵样本，大小约为800MB。 32种布匹表面瑕疵缺陷，每种缺陷的图片数量不一，有的多，有的少，因此需要使用三个文件中的图片资料。其中一个文件需付费获取（也就是这个），如果有小伙伴已经下载了该文件，并希望获得另外两个免费提供的缺陷文件，请联系我。其余那两个文件共2G大小，由于容量限制无法直接上传。
     
  • 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。
     
  • 布匹瑕疵数据集——来自2019天池的资源
    优质
    该数据集为2019年天池竞赛提供的布匹瑕疵识别资源，包含大量标注的布料图像样本，旨在促进纺织行业自动检测技术的发展。 这里有32种布匹表面瑕疵缺陷的图片供参考。每种缺陷的图片数量不一，有的多，有的少。您可以自行选择使用这些资源，但需要注意的是，由于某些原因，部分图像的质量可能不是很高。希望这能对您有所帮助。
     
  • 布匹缺陷检测的小样本数据集（经典案例，含教程）
    优质
    本资料提供了一个关于布匹缺陷检测的小规模数据集，并详细介绍了如何使用该数据集进行模型训练的经典案例及操作教程。 该数据集从网上收集并整理而成；包含25张图像（无缺陷、A缺陷、B缺陷、C缺陷、D缺陷各5张），每张图像大小为256x256x3；使用方法如下：1. 使用datastore方式读取图像数据，应用于深度学习卷积网络。2. 分类预测应用的编程实例可以在视频45.26中查看。
     
  • 布匹瑕疵纹理检测程序.zip
    优质
    本项目为一款用于自动识别和分类纺织品表面瑕疵的软件工具。通过图像处理技术，能够高效准确地检测出各种类型的布料缺陷，提高生产效率与产品质量。 首先构建Gabor滤波器和Log-Gabor滤波器对布匹图像进行纹理特征提取。通过对比发现，数据库中的布匹图像更适合使用Gabor滤波器来提取其纹理特性；而Log-Gabor则适用于更复杂的图像处理任务，例如人脸或虹膜识别等场景。 接下来是对经过滤波后的图像实施增强操作。考虑到Gabor滤波器的强大功能，在此阶段我们采用直方图均衡化和均值滤波这两种相对简单的技术对布匹进行进一步优化，使得缺陷区域更加明显，并且能够通过肉眼直接观察到这些瑕疵。 最终步骤是应用基于阈值的二值图像分割方法来标记出具体的瑕疵区域。在整个过程中，使用GUI图形界面不仅方便了操作流程的设计与实现，还为最后呈现出直观易懂的结果提供了有力支持。
     
  • 基于ResNet的布匹瑕疵检测算法.zip
    优质
    本项目提出了一种基于ResNet架构的布匹瑕疵检测算法。通过优化神经网络模型，提升了瑕疵识别准确率和效率，适用于工业化大规模应用。 基于ResNet的布匹疵点检测算法利用了深度学习中的残差网络结构来提高瑕疵识别的准确率与效率。这种方法通过改进特征提取过程，在大量图像数据上训练模型，使其能够自动辨别并标记出布料上的各种缺陷和异常情况，从而有效提升了纺织品质量控制流程的技术水平。
     
  • 【图像检测】利用Gabor滤波器的布匹瑕疵检测Matlab源码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一套基于MATLAB的布匹瑕疵检测系统代码，采用Gabor滤波器提取特征，实现自动化瑕疵识别与定位。 【图像检测】基于Gabor滤波器的布匹瑕疵检测Matlab源码 本段落档提供了使用Gabor滤波器进行布匹瑕疵检测的详细步骤及Matlab代码示例，旨在帮助读者理解和实现这一技术方法。通过应用特定方向和尺度下的Gabor滤波器，可以有效地提取图像中的纹理特征，并识别出布匹上的各种缺陷或异常区域。 该源码适用于对纺织品质量控制感兴趣的科研人员、工程师以及相关领域的学生进行实验研究与学习参考。
     
  • test.rar_MATLAB 瓶盖_缺陷_瑕疵检测_瓶盖瑕疵_瓶盖瑕疵检测
    优质
    本资源提供MATLAB程序用于检测瓶盖上的各种缺陷和瑕疵，旨在帮助提高产品质量控制的效率和准确性。 一个基于MATLAB的简单瓶盖瑕疵检测系统。
     
  • 改良版Yolov5在花色布匹瑕疵检测中的应用方法
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    本研究探讨了改进型YOLOv5算法在花色布匹瑕疵检测中的应用效果，通过优化模型结构与参数，显著提升了瑕疵识别精度和效率。 花色布匹的瑕疵检测是纺织工业中的关键环节，对于提高生产效率具有重要意义。针对这一过程中常见的小尺寸瑕疵、不均匀分布以及部分长宽比极端且与背景难以区分的问题，我们提出了一种基于YOLOv5网络改进的算法模型DD-YOLOv5。该模型在骨干网络中采用了上下文变换器网络(CoTNet)，增强了视觉表示能力；颈部网络引入了卷积注意力模块(CBAM)，帮助网络识别关键信息；此外，在检测环节增加了高分辨率检测头，以提高对小目标的识别精度，并使用α-IoU替代原有的G-IoU方法。实验结果表明，改进后的算法在花色布匹瑕疵数据集上的平均精度均值(mAP)相较于原生算法提升了8.1%，同时将检测速度提升至73.6 Hz。
     
  • Python布匹表面缺陷检测系统源码.zip
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    本资源提供Python编写的一套针对布匹表面缺陷进行自动化检测的源代码。该程序利用图像处理技术识别并标记纺织品上的瑕疵，提高生产效率和产品质量控制水平。 Python纺织布匹表面瑕疵识别系统源码.zip