--- license: other task_categories: - image-classification - image-segmentation tags: - industrial - defect-detection - optical-filter --- # 滤光片外观质检数据集 IR-CUT 滤光片裁片的暗场成像图,来自 11 个采集包(`样本7_27.zip`)。 配套模型与开箱即用推理包:**https://huggingface.co/daipath/filter-inspection** --- ## 📚 完整文档 | 文件 | 内容 | |---|---| | [`docs/INDEX.md`](docs/INDEX.md) | **项目总索引**:四个仓库怎么选、三个核心结论、数据一览 | | [`docs/REPRODUCE.md`](docs/REPRODUCE.md) | **完整复现指南**:环境、数据准备、逐个实验的命令与预期数字 | | [`docs/FILES.md`](docs/FILES.md) | **逐文件使用说明**:41 个脚本、结果表字段、51 个训练产物目录 | | [`docs/RESULTS.md`](docs/RESULTS.md) | **全部实验结果**:42 个模型完整榜单、分割 vs 分类同口径对决 | | [`docs/AUDIT.md`](docs/AUDIT.md) | **诚实性审计**:四道审计的原理与结果,为什么这次的高分是真的 | | [`docs/CAVEATS.md`](docs/CAVEATS.md) | ⚠ **已知问题与边界**,上线前必读(含我犯过的评估口径错误) | | [`docs/REPOS.md`](docs/REPOS.md) | 四个仓库逐一说明与下载方式 | --- ## 规模 | 类别 | 张数 | |---|---| | 良品 | 1746 | | 划痕(划) | 1170 | | 崩边(崩 + 侧面崩) | 565 | | 麻点(麻) | 164 | | 碎 | 64 | | 不可擦脏 | 19 | | **合计** | **3728** | 标注 1977 个 labelme JSON(多边形,`label` 字段恒为 `defect`,**缺陷类型由文件夹名决定**)。 ## 目录 ``` images/ 3728 张 PNG + 1977 个 labelme JSON,保持原始 11 包目录结构 splits/splitA/meta.csv 全混合 8:1:1 切分(train 2768 / val 434 / test 409) splits/splitB/meta.csv 跨批次留包切分(test = 样本_38016_P08262014 整包) splits/*/dropped.csv 被剔除的图与原因 inventory.csv 3728 张全量清点(批次/机器/工单/标注粒度/顶点数等) metrics_fixed.csv 1948 张已标注图的几何指标(顶点密度、片体内比例等) ``` ## 切分协议(重要) - 分组单位 = **(包, session)**,同一次拍摄的图绝不跨 split - 两套切分都实测 **0 组跨 split**(共 288 组) - `test` 为锁箱,训练与选型全程不加载 ## 命名规律 `样本_38016_P08262014` → 批次 `38016` / 机器 `P08` / 工单 `262014`。 **路径里没有的一律留空,未做任何推断**——5 个包无机器号,2 个连批次号也没有。 ## 已知数据质量问题(务必阅读) - **良品标签约 3.3% 存疑**(漏标的真缺陷)。已用客观门槛核查过,不是估计。 - **34 张缺陷图零监督**(6 张缺 json + 28 张 shapes 为空),已在 `dropped.csv` 标出。 - **崩/侧面崩/碎 的标注多边形几乎整个画在片体外**(片体内比例仅 1–3%), 因为缺陷本身就是"材料缺了一块"。语义上成立,但直接栅格化做分割 GT 会有问题。 - **麻点标注口径不统一**:多数包逐颗描(面积中位 0.15–0.64% 图幅), 但 `样本_38030_P15261973_2` 是画大圈圈住密集区(中位 9.42%),差 20–60 倍。 - **标注精细度分两档**:labelme 3.3.10 的包顶点中位 80(精描),5.11.4 的包顶点中位 12(粗框)。 `样本_38031` 两版本混装。 - **采集配置色调漂移**:B 通道逐日 15→8→5,冷/暖两种配置。 - **判定规格缺失**:多亮×多大的圆点算麻点、多长的划痕算不良,至今无书面判据。