缺陷检测公开数据集大全

一、弱监督学习下的工业光学检测（DAGM 2007）

数据下载链接：https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/3616

数据集简介：

•  主要针对纹理背景上的杂项缺陷。

•  较弱监督的训练数据。

•  包含十个数据集，前六个为训练数据集，后四个为测试数据集。

• 每个数据集均包含以灰度8位PNG格式保存的1000个“无缺陷”图像和150个“有缺陷”图像。每个数据集由不同的纹理模型和缺陷模型生成。

• “无缺陷”图像显示的背景纹理没有缺陷，“无缺陷”图像的背景纹理上恰好有一个标记的缺陷。

• 所有数据集已随机分为大小相等的训练和测试子数据集。

•  弱标签以椭圆形表示，大致表示缺陷区域。         

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二、轧钢表面缺陷数据库

数据下载链接：http://faculty.neu.edu.cn/yunhyan/NEU_surface_defect_database.html

数据集介绍：

由东北大学（NEU）发布的表面缺陷数据库，收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷，即轧制氧化皮（RS），斑块（Pa），开裂（Cr），点蚀表面（ PS），内含物（In）和划痕（Sc）。该数据库包括1,800个灰度图像：六种不同类型的典型表面缺陷，每一类缺陷包含300个样本。对于缺陷检测任务，数据集提供了注释，指示每个图像中缺陷的类别和位置。对于每个缺陷，黄色框是指示其位置的边框，绿色标签是类别分数。