风电叶片缺陷图像检测数据集
风电叶片缺陷图像检测数据集
V1.0
最新更新：2026-03-05 09:04:28
样本数：15000
文件大小：3.5G
文件格式：JPG/PNG/JSON
数据领域：图片
持有人：
墨比乌斯公司
墨比乌斯公司
行业范围：风电叶片,缺陷检测,目标检测,图像数据集
适用方向：风电叶片检测,设备维护,质量控制
数据集介绍随着全球对可再生能源的需求不断增加，风电行业面临着叶片损坏导致的效率损失和安全隐患等挑战。现有的检测方案大多依赖人工检查，效率低且容易出错。因此，开发一个高效且准确的自动化检测系统显得尤为重要。该数据集旨在提供多样化的风电叶片缺陷图像，以支持目标检测模型的训练与优化。数据采集采用高分辨率相机在实际风电场环境中拍摄，确保数据的真实有效性。同时，通过多轮标注和一致性检查，确保数据的标注质量。数据以JPG格式存储，按文件夹组织，便于快速访问与处理。
示例样本展示| 图片 | 文件名 | 分辨率 | 缺陷类型 | 缺陷位置 | 置信分数 | 边界框 | 叶片序列号 | 检查日期 | 图像质量 | 光照条件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
 | 6a9c027ab20a78bf07e1c2ab8976b441.jpg | 1080*1442 | 损坏 | 靠近叶片根部 | 0.95 | (100, 150, 300, 400) | 未知 | 2023-10-05 | 高 | 阴天 |
 | f8929acea90bcb2088d01eaf62b071f6.jpg | 1080*1438 | 火灾 | 叶片顶部 | 0.95 | (250, 100, 150, 300) | 未知 | 未知 | 高 | 晴天 |
 | 5e58eefd426d4a99f332f9eb153efbcc.jpg | 1080*810 | 过热或着火 | 叶片根部附近 | 0.95 | (300, 200, 150, 100) | 未知 | 未知 | 高 | 晴天 |
 | e8827e98f6151855b3ee324377563105.jpg | 1080*1459 | 裂缝 | 叶片根部附近 | 0.85 | (140, 220, 50, 80) | 未知 | 2023-10-05 | 中 | 阴天 |
 | 1c674c8a627a90f98e4a57a85fb9e25c.jpg | 1080*1699 | 叶片断裂 | 叶片中部 | 0.95 | (150, 200, 100, 300) | 未知 | 未知 | 高 | 晴天 |
数据结构总览| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 文件名 | string | 文件名 |
| 分辨率 | string | 分辨率 |
| 缺陷类型 | string | 图像中识别出的风电叶片缺陷类型，例如裂缝、磨损等。 |
| 缺陷位置 | string | 识别出的缺陷在叶片上的具体位置。 |
| 置信分数 | float | 识别出缺陷的置信度评分，范围通常为0到1。 |
| 边界框 | string | 描绘缺陷区域的矩形边界框，通常以（x, y, 宽度, 高度）格式表示。 |
| 叶片序列号 | string | 风电叶片的唯一标识序列号。 |
| 检查日期 | date | 图像采集或检查进行的日期。 |
| 图像质量 | string | 图像的质量评估，可能为高、中、低。 |
| 光照条件 | string | 图像拍摄时的光照条件，例如晴天、阴天。 |
授权与合规说明| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 授权类型 | CC-BY-NC-SA 4.0（非商业署名共享） |
| 商业使用 | 需申请专属订阅或授权合同（支持按月/按调用次数收费） |
| 隐私与脱敏 | 无PII，无真实公司名，模拟场景均符合行业标准 |
| 合规体系 | 中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持 |
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