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数据集说明

数据集核心信息

类别概述

• 覆盖工业场景中常见的 6 类缺陷类型，包含基础缺陷类别（如腐蚀、裂纹、孔洞）与特定场景下的缺陷状态（如发现裂纹、发现间隙）；

• 类别划分贴合实际工业质检需求，可针对性解决材料表面缺陷识别问题，为缺陷检测模型提供明确的标注依据。

数量说明

• 数据总量达 4000 条，样本规模可满足中小型深度学习模型的训练需求；

• 充足的样本数量能帮助模型学习不同缺陷的特征差异，降低过拟合风险，提升模型在实际工业场景中的泛化能力。、

应用价值阐述

• 工业质检场景：助力企业搭建自动化缺陷检测系统，替代人工质检，提升检测效率与准确率；

• 模型研发领域：为缺陷检测相关算法优化提供高质量数据支撑，推动工业计算机视觉技术落地；

• 材料分析场景：辅助分析材料缺陷产生规律，为材料质量改进与生产工艺优化提供数据参考。