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人工智能是国家战略性新兴产业，制造业是国民经济的主体，随着人口红利的消失，加强设备自动化改造，提高生产自动化程度，减小劳动强度，改善作业环境，已经成为制造业的普遍共识。天池大赛开放出一批在实际生产过程中积累的数据集，涵盖纺织、食品饮料、非金属制品等行业，希望通过计算机视觉以及人工智能等技术手段来帮助制造业提高质检效率以及效果、降低质检成本。
数据集1
布匹瑕疵质检数据集: 纺织行业一直是我们国民经济中占据举足轻重的地位，2016年我国布匹产量超过700亿米，且产量一直处于上升趋势。布匹疵点检测是纺织行业生产和质量管理的重要环节，但一直以来布匹疵点检测都是由人眼完成的。人工检测速度慢、劳动强度大， 受主观因素影响，缺乏一致性，这种方法严重降低了纺织生产流程的自动化程度。将人工智能和计算机视觉技术应用于纺织行业，对纺织行业的价值无疑会是巨大的。天池联合广东省政府开放布匹疵点数据，进一步提升布匹疵点检验的准确度，降低对大量人工的依赖，提升布样疵点质检的效果和效率。
数据集链接：布匹瑕疵检测数据集_数据集-阿里云天池
数据集2
瓶装白酒疵品检测数据集: 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。天池联合重庆市大数据应用发展管理局和重庆市江津区人民政府提供白酒疵品数据，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。
数据集链接：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=110147