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哈尔滨网站建设哪儿好薇,郑州医疗网站建设,十大开源商城系统,开发者管理DL00612-基于YOLOv8的钢材表面缺陷检测含数据集处理 东北大学(NEU)表面缺陷数据集#xff0c;收集了热轧带钢6种典型的表面缺陷#xff0c;即轧内垢(RS)、斑块(Pa)、裂纹(Cr)、点蚀面(PS)、夹杂物(In)和划痕(Sc)。 该数据库包括1800张灰度图像#xff1a;6种不同类型的典型表…DL00612-基于YOLOv8的钢材表面缺陷检测含数据集处理 东北大学(NEU)表面缺陷数据集收集了热轧带钢6种典型的表面缺陷即轧内垢(RS)、斑块(Pa)、裂纹(Cr)、点蚀面(PS)、夹杂物(In)和划痕(Sc)。 该数据库包括1800张灰度图像6种不同类型的典型表面缺陷各300个样本。 6种典型表面缺陷的样本图像每张图像的原始分辨率为200×200像素。 从图中我们可以清楚地观察到类内缺陷在外观上存在较大差异例如划痕(最后一列)可能是水平划痕、垂直划痕和倾斜划痕等。 与此同时类间缺陷也具有相似的特征如滚积垢、裂纹和坑状表面。 此外由于光照和材料变化的影响类内缺陷图像的灰度会发生变化。 总之NEU表面缺陷数据库包含两个难题即类内缺陷存在较大外观差异类间缺陷具有相似方面缺陷图像受到光照和材料变化的影响。在钢材生产过程中表面缺陷检测至关重要。今天咱们来聊聊基于YOLOv8的钢材表面缺陷检测特别是其中数据集处理这块用到的是东北大学(NEU)表面缺陷数据集。一、NEU表面缺陷数据集剖析这个数据集收集了热轧带钢6种典型的表面缺陷分别是轧内垢(RS)、斑块(Pa)、裂纹(Cr)、点蚀面(PS)、夹杂物(In)和划痕(Sc) 。整个数据库一共有1800张灰度图像每种缺陷类型刚好300个样本。而且每张图像原始分辨率为200×200像素。从这些样本图像里能发现不少有趣又棘手的情况。比如说类内缺陷在外观上差异很大就拿划痕来说有水平的、垂直的还有倾斜的。像下面代码可以简单展示读取并查看划痕样本图像import cv2 import os # 假设划痕图像存储在scratches文件夹 image_path scratches/scratch_1.jpg img cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow(Scratch Image, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码用OpenCV库读取了一张划痕图像并展示出来。通过观察不同划痕图像能直观感受到类内差异。同时类间缺陷还有相似特征像滚积垢、裂纹和坑状表面。而且因为光照和材料变化类内缺陷图像的灰度也会变。总结一下这个数据库存在两个大难题类内缺陷外观差异大类间缺陷特征相似再加上光照和材料变化对缺陷图像的影响。二、YOLOv8应对策略YOLOv8作为目标检测领域的利器面对这样复杂的数据集得好好施展拳脚。在处理数据阶段我们可能需要对图像进行一些预处理。例如为了应对光照变化我们可以进行直方图均衡化import cv2 img cv2.imread(defect_image.jpg, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) equ cv2.equalizeHist(img) cv2.imshow(Equalized Image, equ) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码对一张缺陷图像进行了直方图均衡化使得图像灰度分布更均匀一定程度上减少光照变化带来的影响。在标注数据方面我们要按照YOLOv8的格式为每张图像的缺陷标注类别和位置信息。比如对于一张有裂纹缺陷的图像我们要精确标记出裂纹在图像中的坐标等信息。基于YOLOv8的钢材表面缺陷检测数据集处理是关键的第一步。面对NEU这样具有挑战性的数据集通过合适的预处理和标注等操作能为后续准确的缺陷检测奠定良好基础在实际钢材生产质量把控中发挥重要作用。