基于涡流的钢轨表面缺陷智能检测与分类系统数据集

数据集概述

本数据集围绕基于涡流的钢轨表面缺陷智能检测与分类系统构建，核心聚焦钢轨 squat 缺陷检测，通过监测列车车轮振荡频率，结合特定频率范围的小波功率谱与阈值方法实现识别，为钢轨预防性维护提供数据支持。

文件详解

• 数据集目录: Intelligent Detection and Classification System for Rail Surface Defects Based on Eddy Current/
• 包含文件:
• squat.csv: CSV格式，可能为钢轨 squat 缺陷相关的检测数据文件
• junta_seca.csv: CSV格式，可能为钢轨干燥接头相关的检测数据文件
• solda.csv: CSV格式，可能为钢轨焊接处相关的检测数据文件

适用场景

• 钢轨缺陷检测研究: 用于分析基于涡流技术的钢轨表面缺陷智能检测方法效果
• 铁路预防性维护: 为钢轨 squat 缺陷的预防性维护策略制定提供数据支撑
• 智能检测系统优化: 助力基于车轮振荡频率监测的钢轨缺陷检测系统的算法改进与性能提升