广东省数据知识产权存证登记平台
登记信息
工业视觉缺陷智能检测软件数据集 已登记
  • 数据申请号:

    粤2026020303936

  • 数据登记号:

    SZ2026120002103.8

  • 关键词:

    检测产品类型、检测产品总数、检测设备、缺陷数量、缺陷类型

  • 登记时间:

    2026-04-27

  • 登记主体:

    东莞市奥铭测控智能科技有限公司

  • 平台证书编号:

    20260244000002103

  • 服务机构:

    暂无

  • 法院编号:

    暂无

区块链信息
  • 上链时间:

    暂无

  • 所属区块链:

  • 证据指纹:

    413bae971201d7ec838470a5621a8de5975d725931a8b7c6f8789de3eccff3b950d5896070d60ec06ff151d4fd251adbbc5befbb4537cf36ed3458c02c7582c9

  • 区块链存证证书编号:

数据信息
数据简介
本数据集来源于工业视觉缺陷智能检测软件在实际生产线上的应用,涵盖了多种产品在不同生产条件下的缺陷检测数据。 数据集包含产品ID、检测产品类型、检测产品总数、检测设备、缺陷类型、缺陷数量、缺陷位置、算法类型等多维度信息。 数据集包含数十条检测记录数据,覆盖了多种产品类型和多种缺陷类型,数据多样。数据以结构化表格形式存储,便于查询和分析; 该数据集应用场景广泛,如生产线实时缺陷检测、模型训练与优化、图像处理算法验证等。有助于提升生产效率、降低质量成本、促进持续改进。
  • 数据来源:

    自行产生

  • 数据所属行业分类:

    I65 软件和信息技术服务业

数据处理规则说明
1、加工工具:Excel/WPS表格:用于数据的初步整理、筛选和简单计算。Python(Pandas库):用于更复杂的数据处理、清洗和分析。Jupyter Notebook:作为Python代码的运行环境,便于记录和分享数据处理过程。 2、算法:数据清洗算法:去除重复数据、处理缺失值(如填充或删除)。统计分析算法:计算缺陷率、缺陷类型的分布等。可视化算法(如Matplotlib、Seaborn库):用于生成图表,直观展示数据分析结果。 3、适用标准:数据完整性标准:确保所有必要字段均已填写。数据准确性标准:通过交叉验证、逻辑检查等方法确保数据的准确性。数据一致性标准:确保数据在不同记录或不同时间点上保持一致。 4、原始数据:产品ID、检测产品类型、检测产品总数、机器编号、班次、检测设备、缺陷类型、缺陷数量、缺陷位置、算法类型、边缘检测方法、降噪方法。 5、创新性数据:新增“缺陷率”一栏数据,通过计算缺陷数量与检测产品总数的比例得出,是评估产品质量的关键指标。计算公式:缺陷数量/检测产品总数。
应用场景描述
1、生产线质量监控:本数据集可应用于实时监控生产线上的产品质量,通过即时分析检测数据,及时发现并纠正生产过程中的缺陷问题,提升产品质量和生产效率。 2、模型训练与优化:数据集为机器学习模型的训练提供了丰富的数据资源,帮助企业根据自身产品特性训练出更准确的缺陷检测模型,持续提升检测精度和效率。
  • 数据格式:

    xlsx

  • 数据更新频率:

    实时更新

  • 数据量:

    100

样例数据
1、名称:产品ID、检测产品类型、检测产品总数、机器编号、班次、检测设备、缺陷类型、缺陷数量、缺陷位置、算法类型、边缘检测方法、降噪方法、缺陷率。 2、样例数据1:P1006、模芯、130、MC-006、夜班、视觉自动化检测设备、色差、7、侧面、腐蚀与膨胀、Roberts、中值滤波、0.05。 3、样例数据2:P1013、端子、211、MC-013、白班、视觉自动化检测设备、变形、3、右侧、时间序列分析、Canny、自适应滤波、0.01。 4、样例数据3:P1020、五金模具、139、MC-020、白班、视觉自动化检测设备、尺寸不一、7、左侧、腐蚀与膨胀、Prewitt、小波变换、0.05。 附件下载
数据结构样例
1、字段名称:产品ID、检测产品类型、检测产品总数、机器编号、班次、检测设备、缺陷类型、缺陷数量、缺陷位置、算法类型、边缘检测方法、降噪方法、缺陷率。 2、字段类型:object、object、int、object、object、object、object、int、object、object、object、object、float。 3、字段属性:非空。 4、字段说明:每个产品的唯一标识、产品类别、该批次检测的产品总数、用于生产该产品的机器编号、生产该产品的班次、具体检测设备型号、产品的缺陷类型、该产品中存在的缺陷数量、缺陷在产品上的位置、用于检测缺陷的算法类型、使用的边缘检测方法、使用的降噪方法、缺陷数量与检测产品总数的比值。
事务信息
  • 2026-04-27

    数据知识产权登记完成