焊接缺陷目标检测数据集 | 目标检测 | 工业检测

【焊接缺陷目标检测数据集 | 目标检测 | 工业检测】
本数据集为面向焊接质量检测的目标检测数据集，共包含6个标注类别，总计1107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，适用于制造、钢结构与管道行业的焊缝质量自动检验，可支撑焊接缺陷分类与定位模型训练。

数据集概览

• 数据集名称：焊接缺陷目标检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：1107 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

1. 焊缝质量自动检验：自动分类焊缝良好与缺陷状态，支撑快速质量判定。
2. 制造过程质控：应用于钢结构与管道产线，实现焊接质量在线检测。
3. 缺陷定位分析：检测并定位裂纹、气孔、飞溅等缺陷，辅助修复处理。

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：