塑料齿轮表面缺陷图像数据集

摘要：塑料齿轮表面缺陷图像数据集是一套面向工业视觉检测与智能制造研究的缺陷检测数据集，共包含1165张塑料齿轮图像和16种不同类型的表面缺陷。

数据集概述

塑料齿轮表面缺陷图像数据集是一套面向工业视觉检测与智能制造研究的缺陷检测数据集，共包含1165张塑料齿轮图像和16种不同类型的表面缺陷。数据从齿轮顶部端面、底部端面以及侧面齿面三个不同视角进行采集，能够较全面地反映塑料齿轮在生产制造过程中出现的典型表面质量问题，可用于目标检测、缺陷识别、质量分类及自动化检测等研究。

数据结构与关键特征

该数据集主要由图像文件、对应的JSON标注文件、labels.txt类别文件以及readme.pdf说明文档组成，每张缺陷图像均具有相应的标注信息。数据覆盖齿轮端面和齿面等不同区域，并包含16种表面缺陷类型，具有多视角、多缺陷类别和图像—标注一一对应等特点，可直接用于深度学习目标检测、图像分类以及缺陷定位模型的训练与测试。

应用价值与研究方向

该数据集可用于塑料齿轮表面缺陷检测、缺陷分类、缺陷区域定位和工业产品质量判定等任务，并可进一步开展YOLO等目标检测模型、轻量化网络、迁移学习、小样本缺陷识别和多视角特征融合等研究。结合工业相机、自动化生产线和边缘计算设备，可构建塑料齿轮在线视觉检测系统，实现缺陷自动识别与质量筛查，提高检测效率和生产过程的智能化水平。

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-852
文件大小：1.4G
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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