X射线底片焊缝缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测

【X射线底片焊缝缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测】

本数据集面向X射线底片焊缝缺陷检测场景的目标检测任务,涵盖6个检测类别,总计3,170张标注图像。数据集适用于工业检测领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

  • 数据集名称:X射线底片焊缝缺陷检测数据集
  • 任务类型:目标检测
  • 图像总数:3,170 张
  • 标注类别:6 类
  • 标注格式:YOLO TXT(归一化坐标)
  • 适用框架:YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
  • 数据划分:训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含6个检测类别,各类别标注分布如下:

  • Spatters(Spatters)— 26,670 个标注实例
  • Porosity(Porosity)— 10,489 个标注实例
  • Excess Reinforcement(Excess Reinforcement)— 3,871 个标注实例
  • Good Welding(Good Welding)— 994 个标注实例
  • Crack(裂纹)— 782 个标注实例
  • Bad Welding(Bad Welding)— 747 个标注实例

技术规格

  • 标注格式:YOLO TXT格式,每行标注为 class x_center y_center width height,坐标值归一化至 [0, 1]
  • 数据划分:按照标准比例划分训练集、验证集与测试集,可直接用于模型训练与性能评估
  • 数据来源:Roboflow Universe 平台

应用场景

  1. 产线质量检测与缺陷识别
  2. 工业自动化巡检
  3. 设备状态监控与预警

数据集特点

  • 数据集包含 3,170 张标注图像,覆盖 6 个检测类别
  • 标注格式为 YOLO TXT,坐标归一化至 [0, 1] 区间
  • 适用于 YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 等主流目标检测框架
  • 累计标注实例 43,553 个,标注质量高

获取方式

数据集持续整理中,如需获取请关注本站后续更新。

🏷️ 标签

#工业检测 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉

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