区画化部品画像データセット
・データベースの概要
本データベースは，画像処理による外観検査アルゴリズムの評価を目的として作成されたものであり，複数の区画に配置された部品（以下，区画化部品）の正常画像と論理的異常画像で構成されています．本データベースを利用することによって，区画化部品の正常画像と論理的異常画像を分類するための検査アルゴリズムを学習させることが可能です．また，区画化部品を対象にした検査アルゴリズムの定量的な評価が可能です．
基本的な使用方法として，trainを学習データに使用し，testをテストデータに使用することを想定しています．区画化部品は，ボルト単体，ナット単体，ボルトとナットのペア，コネクタ単体の4種類から構成されています．
なお，学会や雑誌等の公開物に使用される場合は，出典として以下のURLまたは文献等の記載をお願いできれば幸いです．
URL:http://isl.sist.chukyo-u.ac.jp/archives/partitioned-image
＜出典＞ Tomohiro Yamada, Naoki Murakami, Naoto Hiramatsu, Hiroki Kobayashi, Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, Logical Anomaly Detection based on Relative Similarity Analysis of Region Segments, International Workshop on Advanced Image Technology 2026 (IWAIT2026), vol.xx, pp.xx-xx, Kaohsiung, Taiwan, 2026/01/xx.
・データベースの作成方法
本データベースは，特殊な撮影装置により画像を取得しました．
撮影環境の外観は，以下の図のようになっております．
・公開済みのデータベースについて
本データベースは，上記の撮影方法で取得した画像（幅1920，高さ1080，チャンネル数3）を公開しています． 全ての画像は，PNG画像として保存しています．
ダウンロード : Parts in partitioned case dataset（4.1GB） [1] [2] [3] [4] [5]
■bolts
学習データ（200枚，681.7MB）
テストデータ（正常：50枚，異常：50枚，340.6MB）
含まれる異常：個数誤り，種類誤り
■nuts
学習データ（200枚，669.6MB）
テストデータ（正常：50枚，異常：50枚，344.8MB）
含まれる異常：個数誤り，種類誤り
■bolts&nuts
学習データ（200枚，693.2MB）
テストデータ（正常：50枚，異常：50枚，346.8MB）
含まれる異常：個数誤り，種類誤り，組み合わせ誤り
■connectors
学習データ（200枚，681.5MB）
テストデータ（正常：50枚，異常：50枚，341.7MB）
含まれる異常：個数誤り，種類誤り
・ファイルの解凍
以下の「<dataset>」をダウンロードしたファイルに置き換え，実行してください．
1.tar.gz ファイルの結合
cat <dataset>_part_*.tar.gz > <dataset>.tar.gz
2. tar.gz ファイルの展開
tar -xvzf <dataset>.tar.gz
・データベースの階層構造
dataset
|--bolts
| |--train
| | |--good
| | |--001.png
| | |--002.png
| |
| |--test
| |--good
| | |--001.png
| | |--002.png
| |--logical_anomalies
| |--001.png
| |--002.png
|
|--nuts
|--bolts_nuts
|--connectors
データセットには，ボルトのみ（bolts），ナットのみ（nuts），ボルトとナット（bolts_nuts），コネクタのみ（connectors）の4つのカテゴリが含まれており，それぞれ学習データ（train），テストデータ（test）が含まれています．「train」には，正常画像（good）のみ，「test」には，正常画像（good）と論理的異常画像（logical_anomalies）が含まれています