湖州吴兴知识产权运营有限公司 本次登记的数据知识产权 缺陷检测图像数据, 本数据集是结合若干专利运营时的测试算法的数据，构成脱敏后的目标检测数据集。对陶瓷、晶圆、金属轴承、光学镜片、半导体wafer、碳纤维复合材料、硬质合金刀具、磁性材料、玻璃纤维扫描图分别进行了统一二值化处理，并标记为4种尺度缺陷。本数据将工件柱面图像进行切分，标记，可用于非特定柱面缺陷检测的目标检测模型训练，应用到生产上，可以结合机器人和机器视觉技术，实现自动化生产线上的缺陷检测，实时检测工件表面的缺陷，确保产品质量符合标准，提高生产管理的智能化水平。数据采集与标注阶段利用高分辨率成像设备对陶瓷、晶圆、金属轴承、光学镜片、半导体wafer、碳纤维复合材料、硬质合金刀具、磁性材料和玻璃纤维等多种材料的柱面进行扫描。图像经过预处理，首先将工件柱面图像进行切分和展开，形成细长的纹理图像。之后，对增强后的图像进行统一的二值化处理,通过Otsu方法自适应计算。二值化之后，为进一步增强数据的多样性，采用随机裁剪-随机旋转-随机翻转对图像进行增强。使用labelme等标注工具基于视觉特征判断对缺陷的位置进行精确标注，使用COCO包围框(x,y,width,height)进行定位和目标检测标注，将缺陷分为裂纹/划痕、凹陷、气孔、腐蚀磨损四种尺度类别，并根据大小和深浅进行分类。 将COCO包围框转换为CSV格式。转换公式如下：x1=x,y1=y,x2=x+width,y2=y+height,cls="Defect-1,2,3,4" filename为扫描图，x1,y1,x2,y2是坐标。cls是标记4种类别，分别对应裂纹/划痕、凹陷、气孔、腐蚀磨损4种情况。
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