【布料表面缺陷检测 | 目标检测 | 纺织质检、布料缺陷、表面缺陷、工业视觉、YOLO、智能制造、AOI检测】

布料表面缺陷检测是一个用于目标检测任务的YOLO格式计算机视觉数据集，提供YOLO标准格式标注（.txt文件，class_id center_x center_y width height），支持YOLOv5/v8/v11等主流目标检测框架，可通过数据中国(data2.cn)免费下载。

布料表面缺陷检测数据集

本数据集面向布料表面缺陷检测场景，共包含1151张标注图像，按train 765 / valid 195 / test 191划分训练集、验证集与测试集，适用于YOLO系列目标检测模型的训练与部署。

数据集标签信息

本数据集采用YOLO格式标注，共覆盖4个类别：

• Tache（污渍）：布料表面的油渍、污渍、色斑等污染
• Cassure（断裂）：织物经纬线断裂形成的破洞或裂纹
• defaut/Defaut（缺陷）：一般性织物缺陷，包含多种表面瑕疵
• fil tire ou gros（粗纱/抽丝）：纱线粗细不均、抽丝或起毛

数据集概览

• 数据集名称：布料表面缺陷检测数据集
• 任务类型：目标检测（Object Detection）
• 标注格式：YOLO TXT 格式，已划分 train/val/test
• 图像数量：1151 张
• 应用领域：纺织质检、布料缺陷、表面缺陷、工业视觉、YOLO、智能制造、AOI检测
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / RT-DETR

适用场景

1. 纺织产线AOI智能质检：替代人工验布，在织造工序后自动筛查表面缺陷
2. 印染后整理质量控制：检测染色不均、污渍、破洞等后整理缺陷
3. 布料贸易分级：根据缺陷类型与数量自动评定布料等级
4. 工业视觉算法研究：用于纹理表面缺陷检测与小样本学习

数据集亮点

• 缺陷类别丰富：覆盖污渍、断裂、粗纱等纺织行业常见缺陷类型
• 工业实战：数据源自真实纺织产线，缺陷形态贴近实际生产
• YOLO格式：标准标注，已划分数据集，支持快速训练
• 行业刚需：纺织质检是劳动密集型环节，AI替代价值显著

获取方式

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