激光熔覆缺陷检测与质量控制传感器模拟数据集-ziya07
数据来源：互联网公开数据
标签：激光熔覆,缺陷检测,质量控制,传感器数据,增材制造,数据模拟,光学传感器,激光功率,压力,温度,机器学习
数据概述：
本数据集模拟了激光熔覆（LMD）工艺中传感器产生的读数。激光熔覆是一种增材制造方法，用于制造或修复金属部件。该数据集旨在用于缺陷检测、工艺优化和质量控制领域的研究与开发，特别是在高维度和动态制造环境中。数据集包含1,000个样本，每个样本包含五个字段。
字段定义：
Optical_Sensor（光学传感器）：模拟的光学传感器读数，表示激光熔覆过程中光强度的归一化值。
Laser_Power（激光功率）：激光功率值，以归一化单位表示，代表熔覆过程中施加的能量。
Pressure（压力）：压力传感器读数，用于维持稳定的工艺条件，以归一化单位测量。
Temperature（温度）：温度传感器读数，以归一化单位表示，代表熔覆过程中的热量监测。
Defect_Label（缺陷标签）：二元标签，指示是否存在缺陷（1表示有缺陷，0表示无缺陷）。大约20%的样本被标记为有缺陷，模拟了激光熔覆过程中实际的缺陷发生率。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型训练、缺陷检测算法开发、工艺参数优化、以及质量控制策略研究等。研究人员可以利用此数据开发和评估缺陷检测模型，分析传感器数据与缺陷之间的关系，优化激光熔覆工艺参数，并改进质量控制流程。此外，该数据集也适用于教育和培训目的，帮助学习者理解激光熔覆过程，并掌握相关的数据分析技能。
