数据集介绍

瓶装酒的生产过程中，受到原材料质量（酒瓶）以及加工工艺（灌装）等因素的影响，产品中可能存在各类瑕疵影响产品质量。一条产线一般有三到五个质检环节分别检测不同类型的瑕疵。由于瑕疵种类多样、有的瑕疵体积小不易察觉，瓶装酒厂家往往需要投入大量人力成本用于产品质检。高效、可靠的自动化质检能够降低大量人工成本，创造经济效益。本数据集可以用于计算机视觉以及人工智能算法帮助瓶装酒生产企业提高质检效率以及效果、降低质检成本。

瓶装酒的瑕疵可分为5个大类：瓶盖瑕疵、标贴瑕疵、喷码瑕疵、瓶身瑕疵、酒液瑕疵。
图像说明： 一个瓶装酒样本可能有多角度、位置、时刻拍摄的多张图像。
标注说明： 针对不同瑕疵类型采取不同的标注方式。比如对瓶盖断点、皱标等瑕疵，对单帧图像采用矩形包围框的标注形式。针对歪标提供“正常标/歪标”的类别信息。针对酒液中的瑕疵，对拍摄的每一帧图像都用矩形框标注出其中的杂质。

所有感兴趣类型如下标所列。

瓶盖部分	标贴部分	喷码部分	瓶身部分	酒液部分
瓶盖破损	标贴歪斜	正常喷码	瓶身破损	酒液杂质
瓶盖变形	标贴起皱	异常喷码	瓶身气泡
瓶盖坏边	标贴气泡
瓶盖打旋
瓶盖断点

解压密码：GXrhrvhEp92O*s2A

以下是部分数据预览：