Nature 子刊重磅！砂型铸造图像分割开源数据集，破解工业 4.0 自动化难题
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https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12575604/pdf/41597_2025_Article_6007.pdf
计算机视觉研究院专栏
Column of Computer Vision Institute
本文提出全球首个面向砂型铸造浇口 / 冒口分割的综合图像数据集，融合真实拍摄、3D 合成、数据增强三类图像，已开源至 Kaggle，直接为工业图像分割模型训练提供 “现成弹药”。
PART/1
痛点
行业困局：HMLV 铸造厂的自动化拦路虎
- 劳动力危机：美国 2030 年预计 210 万制造岗位空缺，铸造行业人才断层严重，人工成本持续攀升；
- 工艺痛点：多品种小批量模式下，零件形状、浇口 / 冒口位置无统一标准，人工切割无法规模化，传统自动化设备难以适配；
- 数据空白：工业场景缺乏专用的砂铸分割标注数据集，AI 模型无高质量数据支撑，分割精度始终上不去。
PART/2
数据集
数据集构建：三位一体的工业视觉数据体系
研究团队打造真实图像 + 合成图像 + 增强图像三维数据集，总计 3240 张标注图像，全面覆盖砂铸场景的 variability。
1.铸件样本制备：3D 打印简易铸件模具，采用 6061 铝合金浇筑 30 个差异化样本；
砂型铸造制作流程
2.真实图像采集：用 Arduino 相机 + 3D 打印转台，360° 每 20° 拍摄，单样本 36 张图，共生成 1080 张真实相机图；
图像采集装置
3.3D 扫描选型：优选 Einscan Pro HD 白光扫描仪，1 分钟完成高精度扫描，效率远超同类设备；
3D 扫描仪工作图
4.合成与增强：通过 Blender 渲染生成 1080 张合成图、1080 张增强图，统一铝材质感保证视觉一致性；
5.精准标注：用 Roboflow 平台标注零件、浇口、冒口三类目标，生成 YOLO 格式分割掩码。
Roboflow 标注示例
PART/3
实验
质量核验：四大指标锚定数据可靠性
为验证数据有效性，团队用 4 大核心指标量化图像质量，同时通过颜色空间变换（CST）提升数据鲁棒性：
- 香农熵：衡量图像信息含量，真实图信息丰富度最优；
- GLCM 纹理特征：评估对比度、能量、均匀性等纹理属性；
- 固有维度（ID）：量化数据集整体复杂度；
- SSIM 结构相似性：评估图像失真对结构信息的影响
不同失真类型的 SSIM 值
颜色空间变换示例
无颜色变换的图像质量对比
颜色空间变换后数据对比
核心结论：颜色空间变换能有效缩小真实图与合成 / 增强图的质量差距，让合成数据更适配工业 AI 模型训练。
PART/4
优势
实测出圈：合成数据训练效果媲美真实图
团队采用 YOLOv8、MaskRCNN 等主流分割模型测试，纯合成数据训练的模型 mAP@50 达 0.978，超越真实图训练效果，综合性能最优。
模型训练性能结果
开源福利（直接可用）
数据集、转台控制代码、Blender 渲染脚本全开源至 Kaggle；
标注格式兼容 YOLO、MaskRCNN 等主流框架，下载即训；
完美适配 HMLV 铸造厂场景，快速落地浇口 / 冒口去除自动化。
结语
这份专用工业数据集，填补了砂型铸造图像分割的数据空白，为工业 4.0 背景下的小批量制造自动化提供了关键支撑。从数据到模型，再到现场落地，智能制造的最后一公里，终于有了可落地的解题思路。
有相关需求的你可以联系我们！
END
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