数据集介绍

当前工业领域对于刹车盘的检测面临着日益增长的需求，尤其是在汽车制造和维护过程中，刹车系统的安全性直接关系到行车安全。然而，传统的检测方法往往依赖人工，效率低、成本高，且容易出现误判。现有的自动化检测方案虽然有所进展，但仍存在对复杂环境适应性差和检测精度不足等问题。本数据集旨在提供高质量的刹车盘图像数据，以支持深度学习模型在刹车盘异常识别和健康评估任务中的应用。数据采集采用高分辨率相机在标准化的工业环境中进行，确保了图像的清晰度和细节。质量控制方面，通过多轮标注和专家审核相结合的方法，确保标注的一致性和准确性。数据以JPG格式存储，按图像ID组织，方便后续使用和管理。