数据集介绍

当前工业领域在电源插座的生产过程中，漏装铜片问题频繁发生，导致产品质量下降和安全隐患增加。现有的检测方案往往依赖于人工检查，效率低下且容易出现误判。因此，建立一个高效的电源插座漏装铜片检测数据集，旨在通过机器学习技术提高检测的自动化程度和准确性。数据集将包括大量标注过的图像，涵盖不同的装配状态与角度，帮助训练出更为精准的检测模型。数据采集采用高分辨率相机在标准化生产环境下进行，确保图像质量。通过多轮标注和专家审核，确保数据的准确性和一致性。数据存储以JPG格式组织，便于后续的模型训练与应用。