工业饼干曲奇检测数据集

工业饼干曲奇检测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：工业饼干,曲奇,异常检测,图像分类,质量控制,食品工业,缺陷识别

数据概述：
本数据集专为工业饼干（曲奇）的异常检测任务设计，包含1225个原始样本，分为四类：无缺陷、不完整缺陷、异物缺陷和颜色缺陷。数据集经过增强处理，通过旋转每个样本三次，生成总计4900个样本。原始样本未裁剪，增强样本已裁剪至目标对象的边界框大小。数据集经过重新整理（版本2），所有图像已裁剪并调整为256x256像素，标注文件简化为不含边界框且已翻译的类别名称，同时提供了一个Python脚本，用于将数据集准备为“正常”与“异常”两类的文件夹结构。

数据用途概述：
该数据集适用于工业饼干生产过程中的质量控制和自动化检测任务。研究人员可利用此数据集训练和评估异常检测模型，识别饼干中的缺陷类型。工业制造商可借此优化生产流程，减少不合格产品的输出。此外，数据集还可用于学术研究，为食品工业中的质量控制和缺陷识别提供基准参考。数据集的结构化设计使其适合用于模型训练、性能评估以及算法优化。