焊接焊缝缺陷检测数据集数据集概述焊接焊缝缺陷检测数据集面向工业焊接质量智能检测任务覆盖 5 类典型焊缝缺陷共 1400 张图像采用 YOLO 格式 txt 标签标注图片清晰、标注完整适用于焊接缺陷自动识别、焊缝质量评估、工业视觉质检等视觉任务可直接用于 YOLO 系列目标检测模型训练。数据集已标注好开箱即用适合机器学习、深度学习、计算机视觉等多个领域的研究与开发。## 核心参数项目详情数据集名称焊接焊缝缺陷检测数据集数据规模1400 张图像标注类别数5 类标注格式YOLO 格式txt 标签标注质量已标注完成标签齐全核心用途焊接缺陷检测、焊缝质量评估、工业视觉质检标注类别说明共 5 类缺陷按缺陷成因与形态特征分组序号缺陷类别典型表现0相邻缺陷凝固的小液滴、局部熔化1完整性缺陷异物、小孔、焊穿、凸起、焊接产生废料2几何缺陷凹陷、熔合不够3处理后缺陷加工后损伤、加工后留下异物4未焊接好缺陷未焊透、未熔合、大面积未熔合格式支持默认YOLO格式数据集适用场景焊缝缺陷自动识别与分类焊接质量在线检测与评估工业视觉智能质检缺陷检测相关机器学习与深度学习研究训练配置示例YOLO 格式数据集配置YAMLyaml path: ./weld_defect_detect train: images/train val: images/val test: images/test names:0: adjacent_defect1: integrity_defect2: geometric_defect3: post_process_defect4: incomplete_weld训练代码python from ultralyticsimportYOLO modelYOLO(yolo11s.yaml)model.train(dataweld_defect_detect.yaml,epochs200,imgsz640,batch8,device0)话题关键词#焊接缺陷 #焊缝检测 #目标检测 #工业视觉 #智能质检 #YOLO数据集