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金属表面缺陷检测常用数据集

2022-12-15 11:19:54 谈球吧(中国)官方网站

　　1)钢材表面：NEU-CLS(可用于分类㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉、定位任务)

　　由东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ，收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷❣❦❧♡۵，即轧制氧化皮(RS)❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，斑块(Pa)①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯，开裂(Cr)ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ，点蚀表面( PS)⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，内含物(In)和划痕(Sc)✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥。该数据库包括1,800个灰度图像：六种不同类型的典型表面缺陷⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，每一类缺陷包含300个样本①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯。对于缺陷检测任务⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，数据集提供了注释⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，指示每个图像中缺陷的类别和位置웃유ღ♋♂。对于每个缺陷ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ，黄色框是指示其位置的边框⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，绿色标签是类别分数☈⊙☉℃℉❅。

　　2)天池铝型材表面瑕疵数据集(竞赛)

　　数据集介绍：在铝型材的实际生产过程中☈⊙☉℃℉❅，由于各方面因素的影响✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，铝型材表面会产生裂纹㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦、起皮①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯、划伤等瑕疵웃유ღ♋♂，这些瑕疵会严重影响铝型材的质量⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾。为保证产品质量✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，需要人工进行肉眼目测☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；。然而웃유ღ♋♂，铝型材的表面自身会含有纹路웃유ღ♋♂，与瑕疵的区分度不高✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥。传统人工肉眼检查十分费力ⓣⓤⓥⓦⓧⓨⓩ，不能及时准确的判断出表面瑕疵❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，质检的效率难以把控♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃。近年来✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，深度学习在图像识别等领域取得了突飞猛进的成果㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉。铝型材制造商迫切希望采用最新的AI技术来革新现有质检流程☾☽❄☃，自动完成质检任务❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，减少漏检发生率ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ，提高产品的质量⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，使铝型材产品的生产管理者彻底摆脱了无法全面掌握产品表面质量的状态ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ。大赛数据集里有1万份来自实际生产中有瑕疵的铝型材监测影像数据✵✶✷✸✹✺✻✼❄❅，每个影像包含一个或多种瑕疵❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰。供机器学习的样图会明确标识影像中所包含的瑕疵类型♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃。