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工业表面缺陷实例分割数据集

• 数据集简介

  • 该数据集为工业表面缺陷实例分割数据集，适用于工业构件表面检测场景，数据集图片总量2300张。
  • 数据集包含3个类别：锈蚀、物体、污渍，针对工业表面的各类异常区域做像素级掩码标注。
  • 标注为YOLO分割txt格式，拿到数据后可直接用于YOLO系列实例分割模型训练。

• 数据集标注优势

  • 样本采集于真实工业巡检场景，包含不同光照、不同基材表面、多种干扰背景，缺陷形态丰富。
  • 掩码标注贴合缺陷轮廓，标注规范统一，可以精准区分锈蚀、污渍与其他异物目标。
  • 数据集按照7:1:2比例划分，样本分配均衡，方便训练调参、对比不同分割算法效果。
    

• 模型训练与应用

  • 使用YOLO26-seg完成训练，模型可以精准分割工业表面的锈蚀、污渍、异物区域，输出缺陷轮廓。
  • 识别结果可用于钢结构巡检、设备表面缺陷检测、工业构件老化排查、工厂自动化质检。
  • 适合工业缺陷检测方向毕设、分割算法对比实验、工业视觉质检项目落地。
  • 数据集面向工业表面质检场景，为自动化巡检视觉方案提供训练素材。

配置文件

```bashpath:./train:images/trainval:images/valtest:images/testnames:0:锈蚀1:物体2:污渍

YOLO26-seg训练代码

from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO("yolo26n-seg.pt")model.train(data="数据集配置.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=8,device=0)

python

YOLO26-seg训练代码

from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO("yolo26n-seg.pt")model.train(data="数据集配置.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=8,device=0)

#工业表面缺陷 #实例分割 #锈蚀检测 #污渍检测 #工业质检数据集