塑料粒子异物（黑点）视觉检测训练语料

数据采用分层存储，架构分为原始图片层和结构化元数据层。原始图片层以JPEG存颗粒图像，包含黑点异物区域高亮标注。结构化元数据层用关系型数据库表组织，记录各颗粒检测与判定信息。 数据涵盖颗粒检测过程中图像与属性信息，包括颗粒唯一标识、黑点尺寸、检测时间、剔除标记、产线编号、批次号和质量评分字段。主要字段分类说明如下：颗粒标识类字段particle_id，为颗粒唯一标识。检测属性类字段black_spot_size_um，表示黑点尺寸，单位为微米。detection_timestamp，记录检测时间，精确到秒。决策类字段reject_flag，表示是否剔除该颗粒。quality_score，表示质量评分，范围为0到100。生产管理类字段production_line，表示产线编号，对应75型造粒机、63型造粒机或95型造粒机。batch_no，表示批次号。 关键字段作用：black_spot_size_um判断黑点尺寸是否超过500微米，超过自动触发剔除。reject_flag记录剔除决策结果，是最终判定是否剔除的依据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集用于塑料粒子生产过程中黑点异物的视觉检测模型训练。它提供了颗粒图像及其对应的黑点标注信息，旨在支持异物识别与剔除决策的自动化。