钢板表面不同种类的缺陷图

钢板表面不同种类的缺陷图

19种钢板缺陷种类

1.结疤:钢板表面出现不规则的“舌状”、“鱼鳞状”或条状翘起的金属起层
在这里结疤插入图片描述
2.夹杂:钢板表面出现不规则的“舌状”、“鱼鳞状”或条状翘起的金属起层
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3.分层:是基材内部的夹层,这种缺陷不一定出现在表面上,往往表现为单面或双面鼓泡
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4.抓痕:钢板表面呈现的深浅不等,类似于鸡爪形状的裂纹称为爪裂
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5.纵裂:钢板表面沿轧制方向具有一定深度和长度的裂纹称为纵裂
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6.尾横纹:在钢板尾部与钢板轧制方向基本呈90°,呈条状或线状,具有一定的深度和长度的裂纹
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7.裂纹:钢板表面呈现的深浅不等,方向任意
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8.氧化铁皮压入
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9.压痕:在钢板表面出现不同形状和大小不一的凹痕或凹坑,沿轧制方向呈等距或不规则分布
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10.划痕:钢板表面有低于轧制面的纵、横向划沟,单个或断续地分布在钢板表面上,高温刮伤沟底有薄层氧化铁皮,冷态刮伤可见金属光泽,沟底呈灰白色
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11.毛刺压入:在钢板表面有毛刺压入或压入脱落后的凹痕
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12.异物压入:在钢板表面压入非钢板材料或压入脱落后的凹痕
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13.折叠:钢板局部有折叠
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14.表面粗糙:表面凹凸不平
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15.网纹
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16.麻坑
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17.毛刺
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18.油污
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19.吊装缺陷
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### 关于Kaggle平台上的表面缺陷检测 #### 数据集概述 在Kaggle平台上,存在多种与表面缺陷检测相关的数据集。其中一种典型的数据集是钢铁表面缺陷检测数据集[^4]。该数据集中的像可能不具有任何缺陷、仅具有一种类型的缺陷或者同时具备多类缺陷。这些缺陷被分类为四种不同的类别。 #### 缺陷检测系统的构建流程 为了利用上述数据集开发一个完整的缺陷检测系统,通常需要经历几个关键阶段:首先是数据的收集与预处理;其次是模型的设计与定义;再次是对模型进行训练以及最后对模型性能进行全面评估[^3]。这一过程涉及到了深度学习技术的具体应用实例。 #### 开发环境与工具支持 对于希望基于Python语言来实施此类项目的开发者而言,在实际操作过程中可能会参考一些具体案例研究。例如,“Kagole钢材表面缺陷检测竞赛”的相关内容提供了丰富的实践经验分享。此外,也有其他公开可用资源如东北大学所提供的钢板表面缺陷检测数据集同样适用于目标检测算法的研究工作,比如YOLO系列版本(Yolov5,Yolov6,Yolov7,Yolov8)等框架下的实验验证活动[^1]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image def load_model(): model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() return model transform_pipeline = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) image_path = 'path_to_image.jpg' img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform_pipeline(img) model = load_model() with torch.no_grad(): prediction = model([input_tensor]) print(prediction) ``` 以上代码片段展示了一个简单的物体识别程序加载方式及其初步预测逻辑结构设计思路。此脚本可用于测试不同种类的目标检测任务效果表现情况分析当中去。 #### 更广泛的学习资料获取途径 除了特定领域内的专项比赛之外,还可以访问更多综合性网站以获得额外的帮助和支持信息。像Kaggle这样的在线社区不仅提供大量高质量的真实世界场景下产生的各类主题方向的数据集合列表供用户下载使用外还鼓励大家积极参与到具体的项目实践中来共同成长进步[^2]。
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