钢板焊缝缺陷公开数据集JPEGWD（RGB相机图像，线结构光图像，已手动打标签、数据清洗和增强，分类检测识别通用）

       作为焊缝缺陷无损检测方向的研究生，深感国内外没有好的焊缝数据集做深度学习，也深知该方向的同学缺少高质量数据集做深度学习实验的痛苦。为了方便科研同僚们的研究，现公开我读研期间辛苦整理的两个焊缝数据集（仅供科研学习使用，需要或有问题的科研同僚可以评论私信）。

 

第一个是通过CSDN博主大佬（Together_CZ）帮助所整理的数据集（JPEGWELD），原始数据集为4000张，图像为钢板焊缝缺陷图像，RGB相机所拍摄。我对原始数据集花费数天进行数据清洗，手动分类打标签，最后分为常见的焊缝缺陷类型：毛刺、凹陷、孔洞等。此外，对该数据集进行了增强，通过旋转放缩增强为12000张。

 

第二个是自己实验室使用兄弟院校高精度线激光传感器设备在一年时间里断断续续整理的小规模线结构光焊缝数据集（LSWD）。在该焊缝数据集上，使用了一维到二维的时序编码的创新方法对原始数据进行了增强，包括MTF、GASF\GADF的方式对一维的原始结构光图像中心线进行了时序编码并验证了方法的有效性。数据集包括了与原始线结构光焊缝数据集对应的MTF、GASF\GADF三种不同编码方式类型的二维彩色焊缝时序图像。基于该数据集已发表自己的SCI论文和专利：https://doi.org/10.3390/app12157837；https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202111222050.html

 

先详细说明第一个钢板表面焊缝缺陷数据集：

1.原始数据集如下图所示，混合了缺陷类型，共有4000张：

 

3.我将数据集分为了分类任务和缺陷检测两个专用文件夹，都为12000张图像

 

 

 

3.首先分类文件夹中，我对所有数据进行了清洗分类，去掉了质量非常差的图像，并分为四类，分类过程如下图：

分类任务数据集文件夹：

 

 

原始 凹陷缺陷类型（1458张）：

 

原始孔洞数据集（765张）：

 

原始毛刺焊缝数据集（1268张）：

 

 其他无明显缺陷的数据集（510张）。

 

3.通过依次旋转90度以及放缩100%/200%等方式对所用数据图像进行扩充增强，每个类3000张图像如图所示，最终一共12000张图像：

 

 

4.在缺陷检测文件夹中，我通过图像混合、旋转和放缩将数据集增强为对应三个文件夹，所有文件夹中都有XML标签一一对应

缺陷检测识别任务数据集文件夹：

 

 

 

 缺陷检测数据集原始（4000张）：

 

  缺陷检测数据集图像混合（4000张）：

 

 缺陷检测数据集图像放缩（4000张）：

 

 

 第二个数据集在下一个博客中介绍:戳!!!

 

焊接领域最新项目：基于yolov5/yolov8改进的钢铁表面缺陷检测系统。欢迎科研同僚转下边博客链接学习交流:

基于yolov5/yolov8模型多种改进优化的钢铁表面缺陷检测系统（含UI界面，Python代码，数据集，模型已训练，CPU/GPU直接上手测试运行。优化：加入CABM、ECA等注意力机制；优化模型结构；改进可变形卷积。） 

 

本博客JPEGWELD全部数据集网盘链接，提取码加Q：1214562663

闲鱼APP搜索栏精确检索：JPEGWD数据集 或 焊缝数据集（博客园），闲鱼用户ID：smile4090(闲鱼有多个冒充的盗版，注意甄别，其他渠道均为不完整盗版)

闲鱼：https://m.tb.cn/h.T0FAZD0?tk=RukX3rF4pLF

提供所有数据集的使用和配套项目以及科研全程指导，诚信交易，CSDN博主垄断要大几百，深知焊接领域研究生同僚不易，只收些辛苦费，整理不易，感谢理解。