焊缝质量与缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测

【焊缝质量与缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测】
本数据集面向焊接质量检测，共含 3 个类别、总计 2042 张标注图像。类别包括优质焊缝（Good Weld）、不良焊缝（Bad Weld）与缺陷（Defect），可用于焊接工艺质量评估与缺陷自动识别，服务于制造业与工程质检场景，适合焊缝缺陷检测与分级模型的训练。

数据集概览

• 数据集名称：焊缝质量与缺陷检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：2042 张
• 标注类别：3 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 3 个检测类别：

• 优质焊缝（Good Weld 优质合格焊缝）
• 不良焊缝（Bad Weld 质量不良焊缝）
• 缺陷（Defect 焊缝缺陷）

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. 焊接质量评估：自动评估焊缝质量，区分优劣焊缝。
2. 缺陷自动识别：自动识别焊缝中的各类缺陷位置与类型。
3. 工程质检：服务制造业与工程领域的焊接质量自动判级。

数据集特点

• 高质量标注：类别设置清晰，优劣状态与缺陷区分明确，标注规范统一，标注质量高。
• 真实场景数据：图像取材于真实焊接工艺场景，缺陷形态贴近工程质检实际需求。

获取方式

本数据集提供了百度网盘下载链接，登录后即可查看：