导读本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤 + 代码。背景介绍 熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的，也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败，可能目标只是轻微的旋转，匹配分数就会下降很多，导致匹配精度下降甚至匹配出错。另一个方法是matchShape(形状匹配)，匹配时需要轮廓
01. 简介焊接缺陷是指焊接零件表面出现不规则、不连续的现象。焊接接头的缺陷可能会导致组件报废、维修成本高昂，在工作条件下的组件的性能显着下降，在极端情况下还会导致灾难性故障，并造成财产和生命损失。此外，由于焊接技术固有的弱点和金属特性，在焊接中总是存在某些缺陷。不可能获得完美的焊接，因此评估焊接质量非常重要。可以通过图像来检测焊接中的缺陷，并精确测量每个缺陷的严重性，这将有助于并避免上
摘要本文使用opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例（C++实现），Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形。 Halcon实例主要步骤包含五步，分别是：使用阈值处理和形态学粗定位品口位置；XLD轮廓拟合最近似的圆形区域作为瓶口的轮廓；极坐标变换，转换到水平或垂直方向进行处理；均值滤波图与原图做差分，
官方链接：Vision-based SIS for steel该数据集是东北大学的宋克臣等几位老师收集的，一共包含了三类数据，官网有时打不开，三种缺陷数据集我都我保存到了百度网盘里百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1bAKoSG7VHE98JdHJPGJvcw 提取码：ibje（1）NEU surface defect database数据集收集了夹杂、划痕、压入
一、弱监督学习下的工业光学检测（DAGM 2007）数据下载链接：https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/3616数据集介绍：主要针对纹理背景上的杂项缺陷。较弱监督的训练数据。包含是个数据集，前六个为训练数据集，后四个为测试数据集。每个数据集均包含以灰度8位PNG格式保存的1000个“无缺陷”图像和150个“有缺陷”图像。每个数据集由不同的纹理模型和缺
原创
2022-10-06 08:59:07
433阅读
今天来一个缺陷检测的实例，如下是原图，第二个和第三个黑色部件有缺陷 思路: ①提取OK部件轮廓做model ②遍历部件轮廓，做差分，形态学处理 ③结果判断绘制 上代码(含注释）：import cv2
import numpy as
缺陷检测开发必备！
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2022-10-18 09:38:27
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该数据集基于一般医疗保健检查，包含血压、BMI 和葡萄糖数据。
原创
2022-10-17 12:00:58
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为了方便后面计算，也为了计数方便，我先定义了一个产品类型的结构体myproduct，里面包含外接Rect,质心cx,xy,还有对应索引index
开门见山，在一个论坛上，看到了一个案例，对一个复杂背景下的物体进行缺陷检测。论坛上有人给出了halcon、的代码，简介明了，不过在此我尝试用c++写出来了多数是因为缺陷不是很明显特征，这个时候直接增强干扰太多，直接二值化又容易干掉它，但是中值滤波是一个很好得手段，可以保留明显特征，而去掉中间特征的滤波器，通过它之后，跟原图求差值图象，就得到了缺陷不明显特征，然后二值化之后再分析就会有结果，是传统基
题目描述 利用opencv或其他工具编写程序实现缺陷检测。实现过程# -*- coding: utf-8 -*-
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作者 : 丁毅
开发时间 : 2021/4/21 15:30
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import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import matplotlib.pyplot as pl
1、介绍Introduction从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本实验采用的编程环境为：opencv3.0+VS2013。人脸识别的实验已经转移到face模块中，face模块在我这里的路径为：D:\Program Files\opencv3.0\opencv\sources\modules\opencv_contrib-ma
摘要本文使用opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例（C++实现），Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形。 Halcon实例主要步骤包含五步，分别是：使用阈值处理和形态学粗定位品口位置；XLD轮廓拟合最近似的圆形区域作为瓶口的轮廓；极坐标变换，转换到水平或垂直方向进行处理；均值滤波图与
表面瑕疵检测常见的检测主要有物体表面划痕，污点，缺料、平面度、破损、边框整齐度、物体表面亮度，皱褶、斑点、孔洞等 表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项先进技术成果，并融入了多项创新的检测理念，既可以和现有生产线无缝对接检测，也可以离线进行检测，在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈，可以广泛应用于塑化工业、造纸及纤维工业、电子工业、金属工
一、弱监督学习下的工业光学检测（DAGM 2007）数据下载链接：https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/3616数据集简介： 主要针对纹理背景上的杂项缺陷。 较弱监督的训练数据。 包含十个数据集，前六个为训练数据集，后四个为测试数据集。每个数据集均包含以灰度8位PNG格式保存的1000个“无缺陷”图像和150个“有缺陷”图像。每
一、重要性及意义
首先，表面缺陷检测对于严格把控产品质量至关重要。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，还可能对产品的性能造成严重损害。在服装行业，无论是面料上的瑕疵、污渍还是缝制过程中的问题，都可能影响消费者的购买决策和品牌忠诚度。通过表面缺陷检测，企业可以在产品出厂前及时发现并修复这些问题，确保产品质量的稳定性和可靠性。
其次，表面缺陷检测有助于减少生产成本和提高生产效率。在制造业中，产品的生产
最近做了一个钢板焊接点寻找项目，记录一下，哈哈分为3张图，分成3个博客讲。分别寻找焊接点，因为没有视频，只能从图片中提取。还有一个问题要求助在第四个博客，我想出一个方法，看看大家有没有什么更好的办法，相互学习。第一张图，方法是调滤波迭代值，加houghlinesP（轮廓）。系统win10,64位，IDE：VS2015。代码如下：//调滤波迭代值，加houghlinesP（轮廓）
#include
一、检测需求对PCB进行缺陷检测，具体缺陷类型有开路（断路）、短路、缺口、毛刺。二、问题分析上图为灰度图，黑色部分为电路板路线，其存在缺口、断路、毛刺、短路等缺陷。这些缺陷有的属于白色缺陷，有的属于黑色缺陷，但都属于小面积缺陷。故，可以使用opencv中的形态学算法，如：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等方法提取这些小面积缺陷。 解决问题的核心思想如下： 用开运算检测毛刺和短路（开运算会消除小面积的白色
目录1 机器视觉2 缺陷检测3 工业上常见缺陷检测方法 1 机器视觉机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人
专题讲座课程布置了一个小组任务，识别座椅缺陷，勉勉强强做出来了，下面讲一下步骤。环境window10+opencv+python参考这个：参考链接一 首先是准备正样本，因为要求不是很严，所以我从老师提供的测试图片截出正样本，截了50个，大小是20*20，大了分类效果不太好。之前试过用拍的图片作为正样本，但是缺陷大小和整个图片相比，所占面积太小，特征提取不好使，或者和老师提供的测试图片缺陷不一样，所
