十個(gè)開源工業(yè)檢測(cè)數(shù)據(jù)集匯總

作者：極市平臺(tái) 2022-08-22 11:34:42

在大批量的工業(yè)自動(dòng)生產(chǎn)中，用人工進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)的效率低且精度不高，因此深度學(xué)習(xí)方法正逐步的取代人工的崗位。本文收集整理了十個(gè)工業(yè)檢測(cè)相關(guān)的數(shù)據(jù)集。

1.天池鋁型材表面缺陷數(shù)據(jù)集

大賽數(shù)據(jù)集里有1萬份來自實(shí)際生產(chǎn)中有瑕疵的鋁型材監(jiān)測(cè)影像數(shù)據(jù)，每個(gè)影像包含一個(gè)或多種瑕疵。供機(jī)器學(xué)習(xí)的樣圖會(huì)明確標(biāo)識(shí)影像中所包含的瑕疵類型。

2.Kylberg 紋理數(shù)據(jù)集

在布匹的實(shí)際生產(chǎn)過程中，由于各方面因素的影響，會(huì)產(chǎn)生污漬、破洞、毛粒等瑕疵，為保證產(chǎn)品質(zhì)量，需要對(duì)布匹進(jìn)行瑕疵檢測(cè)。布匹疵點(diǎn)檢驗(yàn)是紡織行業(yè)生產(chǎn)和質(zhì)量管理的重要環(huán)節(jié)，目前人工檢測(cè)易受主觀因素影響，缺乏一致性；并且檢測(cè)人員在強(qiáng)光下長(zhǎng)時(shí)間工作對(duì)視力影響極大。

由于布匹疵點(diǎn)種類繁多、形態(tài)變化多樣、觀察識(shí)別難道大，導(dǎo)致布匹疵點(diǎn)智能檢測(cè)是困擾行業(yè)多年的技術(shù)瓶頸。本數(shù)據(jù)涵蓋了紡織業(yè)中布匹的各類重要瑕疵，每張圖片含一個(gè)或多種瑕疵。數(shù)據(jù)包括包括素色布和花色布兩類，其中，素色布數(shù)據(jù)約8000張；花色布數(shù)據(jù)約12000張。

3.東北大學(xué)帶鋼表面缺陷數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集收集了夾雜、劃痕、壓入氧化皮、裂紋、麻點(diǎn)和斑塊6種缺陷，每種缺陷300張，圖像尺寸為200×200。數(shù)據(jù)集包括分類和目標(biāo)檢測(cè)兩部分，不過目標(biāo)檢測(cè)的標(biāo)注中有少量錯(cuò)誤，需要注意。

4.Severstal 帶鋼缺陷數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集中提供了四種類型的帶鋼表面缺陷。訓(xùn)練集共有12568張，測(cè)試集5506張。圖像尺寸為1600×256。

5.UCI 帶鋼缺陷數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集包含了7種帶鋼缺陷類型。這個(gè)數(shù)據(jù)集不是圖像數(shù)據(jù)，而是帶鋼缺陷的28種特征數(shù)據(jù)，可用于機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。鋼板故障的7種類型：裝飾、Z_劃痕、K_劃痕、污漬、骯臟、顛簸、其他故障。

6.DAGM 2007數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集主要針對(duì)紋理背景上的雜項(xiàng)缺陷，為較弱監(jiān)督的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。包含十個(gè)數(shù)據(jù)集，前六個(gè)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，后四個(gè)為測(cè)試數(shù)據(jù)集。每個(gè)數(shù)據(jù)集均包含以灰度8位PNG格式保存的1000個(gè)“無缺陷”圖像和150個(gè)“有缺陷”圖像，每個(gè)數(shù)據(jù)集由不同的紋理模型和缺陷模型生成。“無缺陷”圖像顯示的背景紋理沒有缺陷，“無缺陷”圖像的背景紋理上恰好有一個(gè)標(biāo)記的缺陷。所有數(shù)據(jù)集已隨機(jī)分為大小相等的訓(xùn)練和測(cè)試子數(shù)據(jù)集。弱標(biāo)簽以橢圓形表示，大致表示缺陷區(qū)域。

7.磁瓦缺陷數(shù)據(jù)集

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)所一個(gè)課題組收集的數(shù)據(jù)集，是“Saliency of magnetic tile surface defects”這篇論文的數(shù)據(jù)集。收集了6種常見磁瓦缺陷的圖像，并做了語義分割的標(biāo)注。

8.RSDDs鐵軌表面缺陷數(shù)據(jù)集

RSDDs數(shù)據(jù)集包含兩種類型的數(shù)據(jù)集：第一種是從快車道捕獲的I型RSDDs數(shù)據(jù)集，其中包含67個(gè)具有挑戰(zhàn)性的圖像。第二個(gè)是從普通/重型運(yùn)輸軌道捕獲的II型RSDDs數(shù)據(jù)集，其中包含128個(gè)具有挑戰(zhàn)性的圖像。

兩個(gè)數(shù)據(jù)集的每幅圖像至少包含一個(gè)缺陷，并且背景復(fù)雜且噪聲很大。

RSDDs數(shù)據(jù)集中的這些缺陷已由一些專業(yè)的人類觀察員在軌道表面檢查領(lǐng)域進(jìn)行了標(biāo)記。