钢铁板材表面缺陷分类数据集-eouedraogo4

钢铁板材表面缺陷分类数据集-eouedraogo4 数据来源：互联网公开数据 标签：钢铁板材,表面缺陷,模式识别,机器学习,数据分类,工业检测,缺陷检测

数据概述： 本数据集包含钢铁板材表面缺陷的分类信息，共分为7种不同的缺陷类型。数据集旨在用于训练机器学习模型以实现自动模式识别。数据集中包含7种二元目标标签，分别为Pastry（糕点状缺陷）、Z_Scratch（Z型划痕）、K_Scratch（K型划痕）、Stains（污渍）、Dirtiness（脏污）、Bumps（凸起）和其他类型的缺陷（Other_Faults）。

数据用途概述： 该数据集适用于机器学习模型的训练和评估、钢铁板材质量检测、工业自动化缺陷识别系统开发等多个场景。研究人员可以利用此数据集训练和测试自动缺陷识别算法；制造商可以将训练好的模型应用于实际生产流程以提高产品质量控制效率；教育者可以利用该数据集进行机器学习和工业检测技术的教学。