焊缝缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测

【焊缝缺陷检测数据集 | 目标检测 | 工业检测】
本数据集面向焊接工艺的缺陷检测与质量评估，共含 3 个类别、总计 2010 张标注图像。类别涵盖优质焊缝（Good Weld）、不良焊缝（Bad Weld）与缺陷（Defect）三类，可用于焊接质量自动判级与缺陷定位，服务于工业生产质检场景，适合焊缝缺陷检测模型的训练与评估。

数据集概览

• 数据集名称：焊缝缺陷检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：2010 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. 焊接质量判级：对焊缝质量进行自动分级判定。
2. 缺陷定位：精准定位焊缝缺陷位置，辅助质量排查。
3. 工业质检：服务焊接工艺生产线的自动化质检。

数据集特点

• 高质量标注：类别定义清晰、标注规范统一，标注质量高，可直接用于检测模型训练。
• 真实场景数据：图像取自真实焊接产品，缺陷样本贴近工业质检实际场景。

获取方式