德国多特蒙德工业大学 本次发布的数据集 PyScrew, PyScrew是一个全面的工业螺丝驱动数据集集合，旨在推动制造过程监控和质量控制的研究。该集合包含六个不同的数据集，涵盖了超过34,000个在受控实验条件下进行的螺丝驱动操作，捕捉了塑料部件中螺丝驱动过程的多样性质。每个数据集系统地研究了特定方面：通过重复使用产生的自然螺纹退化模式（s01），包括污染和表面处理在内的表面摩擦条件的变化（s02），多达27种错误类型的各种装配故障（s03-s04），以及通过修改注塑成型设置的上部和下部工件中的制造参数变化（s05-s06）。数据集遵循层次数据模型，保留了螺丝驱动过程的时空和操作结构，便于探索性分析和开发机器学习模型。为了最大化可访问性，我们提供了两种访问途径：通过Zenodo获取原始数据，以及一个定制的Python库（PyScrew），该库提供了数据加载、预处理和与常见分析工作流程集成的统一接口。这些数据集服务于各种研究应用，包括异常检测、预测性维护、质量控制系统开发、特征提取方法评估以及对特定错误条件的分类。通过解决工业制造中标准化、全面数据集的稀缺性，该集合使得可重复的研究和公平的比较分析方法成为可能，这对于工业自动化领域日益重要。
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