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混合模式晶圆图缺陷数据集，数据集。

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简介：
识别晶圆图中的缺陷是明确晶圆缺陷根源的关键，尤其是在处理混合模式缺陷时。我们于一家晶圆制造厂收集了海量量的晶圆图数据，这些数据是通过对晶圆片上每个晶粒进行电学性能测试获得的。然而，实际采集到的各类晶圆图的数量分布呈现出显著的差异性。为了确保各类数据间的平衡性，我们采用了对抗生成网络技术来生成一部分模拟的晶圆图。经过处理，最终构建了大约38000张的混合模式晶圆图缺陷数据集，该数据集旨在用于识别混合模式晶圆图中的缺陷，并为改进晶圆制造工艺中的缺陷成因分析提供支持。相关的数据文件包括Wafer_Map_Label.bin和Wafer_Map_Data.bin。

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  • 混合模式晶圆图缺陷数据集
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    混合模式晶圆图缺陷数据集是由多种成像技术获取的集成电路制造过程中产生的晶圆图像与对应标注构成的数据集合，旨在促进机器学习算法对复杂半导体缺陷类型的自动识别和分类。 晶圆图的缺陷识别对于确定晶圆缺陷成因至关重要，尤其是在处理混合模式缺陷的情况下。我们在某家晶圆制造厂收集了大量的晶圆图数据，这些图像通过测试每个晶粒的电学性能而获得。然而，实际采集到的各种类型的晶圆图在数量上存在较大差异，为了使各类型的数据保持平衡，我们利用对抗生成网络（GAN）生成了部分新的晶圆图。最终构建了一个包含约38000张混合模式缺陷数据集的图像库，用于识别混合模式缺陷并支持工艺改进和成因研究。
  • 半导体晶圆图谱缺陷数据集 VOC+YOLO 格式 8 类 11720 张
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    半导体晶圆图谱缺陷检测数据集采用VOC与YOLO双重格式进行整合，共计包含11,720张图片，涵盖8个类别。
  • 缺陷检测数据集
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    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。
  • PCB缺陷数据集.rar
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    本资料包包含了一个用于机器学习和计算机视觉研究的PCB（印制电路板）缺陷检测的数据集。内含大量标注清晰的图片及对应标签，适用于训练识别算法模型。 该数据集包含五种常见的PCB缺陷类别。
  • 混凝土缺陷图像的数据集，包含56100张图片
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    本数据集包含了56,100张用于识别和分类混凝土缺陷的高质量图像，旨在促进相关领域的研究与开发。 混凝土缺陷图像分类数据集包含56100张图片。
  • AAU 下水道缺陷点云数据集 - 数据集
    优质
    AAU下水道缺陷点云数据集是一项专为检测和分析地下管道缺陷设计的数据集合，利用先进的激光扫描技术生成精确的三维点云模型。 该数据集用于对点云中的下水道缺陷进行分类，并包含真实数据和合成数据。这是首个公开发布的关于下水道及其缺陷的3D数据集。其中大部分为合成数据，而真实的管道点云是在丹麦奥尔堡大学实验室环境中采集到的。 文件包括： - testing_pointcloud_hdf5_real.h5 - testing_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 - training_pointcloud_hdf5_real.h5 - training_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 数据集以AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset_datasets.zip的形式提供。
  • Yolov5结合钢材表面缺陷数据集
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    本研究基于YOLOv5框架并采用特定钢材表面缺陷的数据集，旨在提升工业检测中对材料瑕疵识别的准确性和效率。通过优化模型参数与训练策略，以期实现快速、精准的缺陷分类和定位，保障产品质量及生产安全。 yolov5结合钢材表面缺陷数据集进行研究。
  • PCB缺陷检测数据集-VOC.rar
    优质
    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。
  • 含高斯噪声的钢板、铝型材及德国DAGM数据集混合表面缺陷数据集
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    本数据集整合了含高斯噪声的钢板与铝型材表面缺陷图像，并纳入德国DAGM标准数据集，旨在提升复杂背景下的表面缺陷检测精度。 1. 钢板表面划伤数据集 2. 钢板表面孔洞数据集 3. 钢板表面焊缝数据集 4. 该数据集由铝型材数据集与德国DAGM数据集混合制作而成，其中铝型材数据集中包含10个类别，选取了上述三类；德国DAGM数据集同样有10个类别，也选择了这三个类别。 5. 部分标签文件经过手工标注 6. 总共有4282张jpg图片及其对应的4282个xml格式的标签 7. 数据已经整理完毕，可以直接使用 8. 文件大小为1.67G，因此分为两次上传
  • 含高斯噪声的钢板、铝型材及德国DAGM数据集混合表面缺陷数据集
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    本数据集整合了含有高斯噪声的钢板与铝型材表面缺陷图像，以及来自德国DAGM竞赛的数据，旨在提升复杂工业环境下表面缺陷检测算法的性能。 该数据集包含以下内容： 1. 钢板表面划伤数据集。 2. 钢板表面孔洞数据集。 3. 钢板表面焊缝数据集。 此外，该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作而成。铝型材数据集中有10个类别，选取了上述三类；同样地，在德国DAGM数据集中也有10个类别，也选择了其中的三个相应类别。 部分标签文件是手工标注完成的。整个数据集包括4282张jpg图片及其对应的4282个xml格式的标签，并且经过整理可以直接使用。由于文件大小为1.67G，因此分为两次上传。