钢材表面缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业制造

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东北大学NEU-DET钢材表面缺陷数据集，包含夹杂、斑块、麻点、氧化皮压入、划痕、裂纹6类典型缺陷，共1901张图像，YOLO格式标注，适用于工业质检模型训练。

数据集概览

适用场景

工业质检、钢材生产、表面缺陷检测、自动化检测、深度学习课程设计

数据集描述

本数据集来源于东北大学NEU表面缺陷数据库（NEU-DET），包含6种典型的热轧钢带表面缺陷：夹杂（inclusion）、斑块（patches）、麻点（pitted_surface）、氧化皮压入（rolled-in_scale）、划痕（scratches）、裂纹（crazing）。每类缺陷约300张图像，共1901张，分辨率为200×200像素。数据集已转换为YOLOv8格式，可直接用于目标检测模型训练和工业自动化质检研究。

下载说明

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