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目标检测数据集 第012期-基于yolo标注格式的焊接缺陷检测数据集(含免费分享)

超实用焊接缺陷检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、数据集背景

2、数据详情

（1）核心数据内容

（2）数据划分与结构

3、应用场景

（1）学术研究与模型优化

（2）工业质检系统开发

（3）教学与技能培训

4、使用申明

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目标检测数据集 第012期-基于yolo标注格式的焊接缺陷检测数据集(含免费分享)

超实用焊接缺陷检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、数据集背景

在工业制造领域，焊接质量直接关系到设备安全、结构稳定性与生产效率。无论是汽车制造的车身焊接、石油管道的接口连接，还是重型机械的部件组装，哪怕微小的焊接缺陷都可能引发严重安全隐患 —— 比如管道泄漏、结构断裂等，甚至造成经济损失与安全事故。

传统焊接质检依赖人工肉眼观察，不仅效率低下（一名质检员日均仅能检测数百个焊接点），还容易受主观经验、疲劳程度影响，导致缺陷漏检或误判。随着计算机视觉与人工智能技术的发展，基于目标检测的自动化质检方案逐渐成为行业趋势，而高质量的标注数据集，正是训练可靠检测模型的核心基础。今天就为大家推荐一款专为焊接缺陷检测设计的开源数据集，助力工业质检模型开发！

2、数据详情

数据集的图像均来自真实工业场景，涵盖不同材质（钢材、铝材）、不同焊接工艺（电弧焊、激光焊）、不同光照环境下的焊接样本，避免了实验室数据与实际应用的 “脱节问题”。虽然官方未明确标注具体图像数量，但从行业同类数据集对比来看，其样本量可满足中小型模型的初步训练与验证需求，后续也可结合企业自有数据进行扩充。

（1）核心数据内容

数据集包含3 个核心类别，分类逻辑贴合工业质检实际需求：

• • 好焊缝（good weld）：无任何缺陷，焊接表面平整、无气孔、无裂纹，符合工业标准；
• • 坏焊缝（bad weld）：存在明显不合格问题（如严重焊瘤、大面积未焊透），整体不符合使用要求；
• • 缺陷（defect）：存在局部缺陷（如微小裂纹、单个气孔），需进一步评估是否影响性能。

（2）数据划分与结构

标注格式采用YOLO 标准格式（每幅图像对应一个.txt 标注文件），标注内容包括类别 ID、目标中心点坐标、目标宽高（均已归一化处理），可直接适配 YOLOv5、YOLOv8/v11 等主流目标检测模型，无需额外进行格式转换，降低了开发门槛。

 

 

3、应用场景

（1）学术研究与模型优化

高校、科研机构可基于该数据集开展目标检测算法的改进研究，例如：

• • 针对 “小缺陷检测”（如微小裂纹）优化模型 backbone，提升小目标识别精度；
• • 结合迁移学习，探索在 “数据量少” 场景下的模型训练策略，解决工业质检中 “标注数据稀缺” 的共性问题；
• • 对比不同算法（如 YOLO、Faster R-CNN、SSD）在焊接缺陷检测中的性能，为行业选择合适方案提供参考。

（2）工业质检系统开发

制造企业可基于该数据集快速搭建自动化焊接质检原型系统，落地场景包括：

• • 汽车制造：检测车身框架、底盘的焊接接头，避免因焊接缺陷导致的车身强度不足；
• • 管道工程：检测石油、天然气输送管道的环缝焊接，预防泄漏风险；
• • 重型机械：检测挖掘机、起重机等设备的结构焊接点，保障设备运行安全。

以 “管道焊接质检” 为例，基于该数据集训练的模型可集成到工业相机中，实时拍摄焊接过程并识别缺陷，检测结果实时反馈给控制系统，一旦发现不合格焊缝，立即暂停焊接流程，大幅降低返工成本。

（3）教学与技能培训

职业院校、工业培训机构可将该数据集用于 “工业 AI 质检” 相关课程教学：

• • 让学生直观了解焊接缺陷的类型与特征，结合标注文件学习目标检测的原理；
• • 指导学生使用数据集训练简单模型，掌握 “数据标注 - 模型训练 - 结果评估” 的完整流程，培养工业 AI 应用能力。

4、使用申明

本数据集仅可用于学术研究，不得将其用于商业目的。

在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来源，尊重数据集创作者的劳动成果。

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⭐数据获取说明

下方回复关键词【焊接缺陷检测数据集】可查询yolo格式的焊接缺陷检测数据集的获取方式(免费网盘链接)，感谢您，祝前程似锦！

公众号：深瞳智检