面向轮胎表面状态识别与缺陷分类构建的图像数据集

摘要：面向轮胎表面状态识别与缺陷分类构建的图像数据集，共包含 1028 张轮胎图像。

数据集概述

面向轮胎表面状态识别与缺陷分类构建的图像数据集，共包含 1028 张轮胎图像。数据集主要用于区分 Cracked（开裂/氧化轮胎） 与 Normal（正常轮胎） 两种状态，可用于研究轮胎老化、表面裂纹和外观异常的自动识别问题。数据采用二分类任务形式，适合开展基础图像分类、工业质量检测和计算机视觉教学实验。

数据结构与关键特征

应用价值与研究方向

该数据集适用于轮胎裂纹识别、轮胎质量状态分类、工业视觉检测、车辆安全辅助检查和智能维护系统等研究。可以采用 ResNet、MobileNet、EfficientNet、DenseNet、ConvNeXt 或 Vision Transformer 等模型开展二分类实验，也可结合迁移学习、数据增强和注意力机制提升识别性能。进一步还可以研究复杂光照条件下的裂纹识别、小尺度裂纹特征提取、轻量化模型部署、移动端轮胎检测、Grad-CAM 可解释性分析，以及从简单“正常/开裂”分类扩展到裂纹位置检测和严重程度评估等方向。

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-548
文件大小：700M
原创声明：本数据集为整理作品

联系方式

开源协议

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