玻璃质量控制与缺陷分析数据集

本数据集为安徽凤阳淮河玻璃有限公司在线采集的玻璃缺陷分析数据，共55条有效记录。每条数据包含缺陷图像（经特征编码）、缺陷类型（气泡类、划伤类、结石类、裂纹类、夹杂物五类）、细分类别、识别置信度（90.2%–98.0%）、缺陷预测概率（89.4%–99.0%）及综合质量评分（42–99分）。同步记录了熔窑温度、锡槽温度、拉引速度、退火窑温度和原料含水率等关键工艺参数。
数据源于高分辨率线扫相机与多光谱传感器，经时间对齐和异常剔除后形成结构化样本。可支撑缺陷自动识别、质量等级判定及工艺参数反向调优等应用。本数据集已用于企业高价值发明专利培育项目，为玻璃质量智能控制提供真实数据基础。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于玻璃生产过程中的质量管控与缺陷分析，包含划伤、结石等缺陷的识别结果及熔窑温度、拉引速度等关键工艺参数。基于55条结构化样本，通过机器学习模型计算识别置信度、缺陷预测概率及质量评分，支持生产线实现从缺陷检测到工艺参数优化的闭环智能调控，助力降低次品率。