螺钉异常检测数据集

螺钉异常检测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：螺钉,异常检测,工业检测,图像分类,深度学习,质量控制,计算机视觉

数据概述：
本数据集用于螺钉的异常检测任务，包含300张螺钉的PNG格式训练图像。数据集中包括正常的螺钉图像（文件名以“ok”开头）和带有某种缺陷的螺钉图像。通过train.csv文件中的“anomaly”标志，可以判断螺钉是否异常，也可根据文件名前缀（“ok”或其他）推断螺钉状态。测试集包含螺钉图像，但未标注是否异常。

数据用途概述：
该数据集适用于螺钉异常检测模型的训练与评估，可用于工业质量控制、计算机视觉算法研究以及深度学习模型开发等场景。研究人员可利用此数据集进行异常检测算法的性能评估，企业可借此实现自动化质量检测，提升生产效率。此外，数据集也适合用于教学和学术研究，帮助学习者理解异常检测技术的应用与实现。