【焊接缺陷实例分割数据集 | 实例分割 | 工业检测】
本数据集为面向焊接质量检测的实例分割数据集,共包含6个标注类别,总计1373张标注图像,类别涵盖良好焊接、不良焊接、裂纹、气孔、飞溅及焊缝余高超标等,适用于钢结构、管道等制造场景的焊接质量自动检验,可支撑焊缝缺陷分类与像素级定位的深度学习模型训练。
数据集概览
- 数据集名称:焊接缺陷实例分割数据集
- 任务类型:实例分割
- 图像总数:1373 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:
- 良好焊接(Good Welding)(良好焊接)
- 不良焊接(Bad Welding)(不良焊接)
- 裂纹(Crack)(裂纹)
- 气孔(Porosity)(气孔)
- 飞溅(Spatters)(飞溅)
- 焊缝余高超标(Excess Reinforcement)(焊缝余高超标)
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
- 焊缝质量检验:对焊缝良好与缺陷状态进行像素级分割,辅助质检人员快速判读。
- 缺陷定位分析:精确定位裂纹、气孔、飞溅等缺陷区域,支撑修复决策。
- 制造过程质控:应用到钢结构与管道产线,实现焊接质量的自动化巡检与归档。
数据集特点
- 高质量标注:从 Roboflow Universe 精选的高质量图像数据,经过严格筛选与标注,标签边界精确,可直接用于模型训练。
- 真实场景数据:图像源自真实业务场景,涵盖多种光照、角度与环境变化,具备良好的泛化能力,贴近实际部署需求。
获取方式
本数据集提供了下载链接,登录后即可查看:
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