【人工智能项目】缺陷检测分割数据集相关整理分享

原创最新推荐文章于 2026-09-24 17:02:12 发布 7.6k 阅读 AI写同款

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【表面缺陷检测】常用开源表面缺陷检测数据集 整理 数据集是深度学习研究的基础，开源数据集为各种论文方法提供了比较的基准。不同于经典计算机视觉任务中的 ImageNet、PASCAL VOC2007/2012 和 COCO 等数据集，表面缺陷检测并没有一个统一的，大规模的数据集，不同的缺陷检测数据集，在样本数量，正负样本比例，复杂度等方面都有很大的不同。不同的缺陷数据集往往适用于不同的方法。不同的检测设定下的研究往往基于不同的缺陷数据集。这里对一些常用的表面缺陷检测数据集进行了整理汇总。阅读详情

AI摘要

本文汇总了多个领域的缺陷检测分割数据集，包括热轧带钢、电子换向器、铁路表面、水泥路面等，涉及图像分类、目标检测及语义分割等多种任务。

【人工智能项目】缺陷检测分割数据集相关整理分享

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研究生阶段的课题就是有关缺陷检测的，所以在这里将截止去年年底整理出来的缺陷检测数据集进行整理分享，供大家使用。由于数据集的限制，这里就将其上传到网盘。

那么走起来！瓷！！！

01 东北大学热轧带钢表面缺陷数据集重点

官网包含三类数据集

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提取码：nqlj

a.NEU Surface defect database（CLS/DET）

数据集收集了夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块6种缺陷，每种缺陷300张，图像尺寸为200×200。数据集包括分类和目标检测两部分。部分示例如下：

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b.Micro surface defect database（未标签）

微小型的带钢缺陷数据，缺陷只有约6×6个像素大小。

数据集只有原图没有标签

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c.Oil pollution defect database（未标签）

油污干扰的硅钢表面缺陷数据集

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标签极少图片级标签

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02 Kaggle中谢韦尔钢铁公司提供的带钢缺陷数据集（分割）重点

官网1

官网2

该数据集中提供了四种类型的带钢表面缺陷。训练集共有12568张，测试集5506张。图像尺寸为1600×256。

标签的话在csv文件中需转换

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有如果有学术研究的需要，可以无限制使用，请将PAO Severstal（https://www.severstal.com/）指定为数据集所有者。

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提取码：dwcz

03 UCI Steel Plates Faults Data Set(表格类型数据)

官网

该数据集包含了7种带钢缺陷类型。这个数据集不是图像数据，而是带钢缺陷的28种特征数据，可用于机器学习项目。

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提取码：gkxp

04 DAGM 2007（缺陷的有像素标签）

官网

该数据集是人为生成的，一共包含了10个class，图像大小为512×512。该数据集为部分示例如下：

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提前码：cm9x

05 磁瓦缺陷数据集(显著性)

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中国科学院自动所一个课题组收集的数据集，是“Saliency of magnetic tile surface defects”这篇论文的数据集。收集了6种常见磁瓦缺陷的图像，并做了语义分割的标注。

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提取码：q1uz

06 Kolektor数据集(像素级标签)重点

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该数据集是Kolektor Group收集并标注的电子换向器缺陷数据集。数据集中包含了50种编写的电子换向器，每种有8张图片以及其语义分割的label。图像的大小为500×1240像素。为了更方便的训练，需提前将图像调整为512×1408。

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提取码：54v4

07 铁轨表面缺陷数据集(像素级标签)

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创建RSDDs数据集的目的是为铁路检查界的全球研究人员提供一个评估其算法的数据库。我们预计这将用作比较技术的标准化数据集，这对其他缺陷检测算法有很大帮助，但在铁路表面检测领域却很缺乏。

RSDDs数据集包含两种类型的数据集：
第一种是从快车道捕获的I型RSDDs数据集，其中包含67个具有挑战性的图像。
第二个是从普通/重型运输轨道捕获的II型RSDDs数据集，其中包含128个具有挑战性的图像。

请注意，来自这两个数据集的每幅图像至少包含一个缺陷，并且背景复杂且噪声很大。
RSDDs数据集中的这些缺陷已由一些专业的人类观察员在轨道表面检查领域进行了标记，并存储在折痕中。

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提取码：bse2

08 水泥道路裂缝数据集

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主要针对水泥路面的裂缝检测，可用于分类、分割和Detection

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提取码：qnuj

09 桥梁裂缝图像数据集

只有原图，没有标签

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提取码：566p

10 混泥土表面裂纹缺陷数据集

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数据集包含带有和不带有裂纹的各种混凝土表面的图像。图像数据在单独的文件夹中分为负片（无裂纹）和正片（无裂纹）两部分，用于图像分类。每个类别有20000张图像，总共40000张图像，带227 x 227像素的RGB通道。

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提取码：ekps

11 天池铝型材表面缺陷数据集

2018年阿里天池大赛，广东工业智造大数据创新大赛—智能算法赛中提供的数据集。

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提取码：5xy9

12 天池纺织品表面异常数据集

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在布匹的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，会产生污渍、破洞、毛粒等瑕疵，为保证产品质量，需要对布匹进行瑕疵检测。布匹疵点检验是纺织行业生产和质量管理的重要环节，目前人工检测易受主观因素影响，缺乏一致性；并且检测人员在强光下长时间工作对视力影响极大。由于布匹疵点种类繁多、形态变化多样、观察识别难道大，导致布匹疵点智能检测是困扰行业多年的技术瓶颈。本数据涵盖了纺织业中布匹的各类重要瑕疵，每张图片含一个或多种瑕疵。数据包括包括素色布和花色布两类，其中，素色布数据约8000张，用于初赛；花色布数据约12000张，用于复赛。

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提取码：mpc0

13.KTH-TIPS database

瑞典皇家理工学院提供的背景纹理数据集，类型包括砂纸、铝箔、发泡胶、海绵、灯芯绒、亚麻、棉、黑面包、橙皮和饼干共10类。

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提取码：jvro

14 印刷电路板（PCB）瑕疵数据集

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这是一个公共的合成PCB数据集，由北京大学发布，其中包含1386张图像以及6种缺陷（缺失孔，鼠标咬伤，开路，短路，杂散，伪铜），用于检测，分类和配准任务。

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提取码：la7u

15.AITEX数据集

该数据库由七个不同织物结构的245张4096 x 256像素图像组成。数据库中有140个无缺陷图像，每种类型的织物20个，除此之外，有105幅纺织行业中常见的不同类型的织物缺陷（12种缺陷）图像。图像的大尺寸允许用户使用不同的窗口尺寸，从而增加了样本数量。Internet上的数据库还包含所有具有缺陷的图像的分割mask，使得白色像素表示缺陷区域，其余像素为黑色。

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