【木材表面缺陷检测 | 目标检测 | 木材加工、板材缺陷、木材质检、工业视觉、YOLO、智能制造、木业AI】

木材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。

木材表面缺陷检测数据集

本数据集面向木材表面缺陷检测场景，共包含3258张标注图像，按train 1733 / test 1525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10个类别：

• Blue_Stain（蓝变）：木材表面蓝灰色变色，由真菌引起
• Crack（裂缝）：木材表面或端面的开裂缺陷
• Dead_Knot（死节）：与周围木材脱离的木节，质地疏松
• Live_Knot（活节）：与周围木材紧密结合的木节
• Knot_missing（缺节）：木节脱落形成的孔洞
• Marrow（髓心）：木材中心髓质部分
• Quartzity（石英质）：木材中硬质矿物沉积区域
• knot_with_crack（节裂）：伴随裂缝的木节缺陷
• resin（树脂）：木材表面树脂渗出区域
• overgrown（增生）：异常增生组织

数据集概览

• 数据集名称：木材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：3258 张
• 应用领域：木材加工、板材缺陷、木材质检、工业视觉、YOLO、智能制造、木业AI
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / RT-DETR

适用场景

1. 锯木厂智能分选：在锯切工序后自动识别板材缺陷，分级归类
2. 家具制造原材料质检：筛选优质板材，剔除严重缺陷料
3. 木地板/胶合板生产：根据缺陷分布优化切割方案，提高出材率
4. 木材加工AI算法研究：多类别小目标缺陷检测与分割

数据集亮点

• 类别最全：覆盖10类木材表面缺陷，是木业质检领域少有的细粒度数据集
• 数据量大：3258张标注图像，支持深度学习模型充分训练
• 实战价值高：直接对接锯木厂、家具厂质检场景
• YOLO格式：标准标注，即下即用

获取方式

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