钢板表面缺陷图像特征分类数据集-sureshmecad
数据来源：互联网公开数据
标签：钢板,缺陷,分类,图像识别,机器学习,工业检测,质量控制,Semeion,UCI
数据概述：
本数据集由Semeion研究中心提供，旨在用于不锈钢钢板表面缺陷类型的分类。数据集包含1941个钢板缺陷样本，每个样本由27个描述缺陷几何形状和轮廓的指标构成。这些指标的详细性质因研究保密原因未公开，但可用于机器学习模型的训练与评估。数据集还包括7个类别标签，采用独热编码方式，分别对应Pastry, Z_Scratch, K_Scatch, Stains, Dirtiness, Bumps, Other_Faults这七种缺陷类型。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，特别是在钢板表面缺陷检测与分类方面。研究人员可以使用此数据开发、测试和比较不同的分类算法，以实现对钢板缺陷的自动识别。该数据集的应用场景包括工业生产过程中的质量控制、缺陷自动检测系统开发等。此外，该数据集也适用于机器学习教学，用于演示分类算法的应用，以及探索特征工程对模型性能的影响。
