面向轮胎质量状态识别任务构建的图像数据集

摘要：面向轮胎质量状态识别任务构建的图像数据集，共包含 1854 张轮胎数字图像，每张图像对应一个独立轮胎样本。

数据集概述

面向轮胎质量状态识别任务构建的图像数据集，共包含 1854 张轮胎数字图像，每张图像对应一个独立轮胎样本。数据按照轮胎状态划分为 **Defective（缺陷轮胎）**和 **Good（良好轮胎）**两类，可用于训练计算机视觉模型自动判断轮胎是否存在质量问题，为汽车安全检测、轮胎生产质量控制和智能视觉检测研究提供数据基础。

数据结构与关键特征

数据集采用基于类别文件夹的图像分类结构，主要包含 defective 和 good 两个类别，其中 defective 保存存在缺陷的轮胎图像，good 保存状态良好的轮胎图像。所有样本均以数字图像形式存储，并具有明确的质量状态标签，适合开展监督式二分类任务。数据集聚焦轮胎外观状态差异，可用于学习轮胎表面纹理、磨损、破损及其他视觉质量特征，同时也可作为进一步开展缺陷检测和目标定位研究的基础数据。。

应用价值与研究方向

该数据集可用于轮胎缺陷分类、轮胎质量检测、车辆安全检查、工业视觉质检和智能制造等研究。研究人员可采用 ResNet、EfficientNet、MobileNet、DenseNet、ConvNeXt 和 Vision Transformer 等模型进行轮胎状态分类，并进一步探索迁移学习、数据增强、细粒度缺陷识别、异常检测、模型可解释性、轻量化网络及边缘设备部署等方向，也可扩展至轮胎缺陷定位与检测，为自动化轮胎生产检测和车辆安全维护提供技术支持。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-541
文件大小：2.66G
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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