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布匹瑕疵目标检测数据集

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简介：
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。

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  • 布匹瑕疵目标检测数据集
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    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。
     
  • 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。
     
  • 布匹瑕疵纹理检测程序.zip
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    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。
     
  • 咖啡豆瑕疵检测数据集
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    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。
     
  • 基于ResNet的布匹瑕疵检测算法.zip
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 布匹瑕疵数据集——来自2019天池的资源
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    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。
     
  • AITEX钢轨表层瑕疵检测数据集
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    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。
     
  • test.rar_MATLAB 瓶盖_缺陷_瑕疵检测_瓶盖瑕疵_瓶盖瑕疵检测
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    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。