缺陷的基本概念： 定义：从内部看，软件缺陷试产品开发或者维护过程中存在的错误、毛病等各种问题。 从外部看，软件缺陷是系统所要实现的某种功能的失效或者违背 总的来说，缺陷就是问题，最终表现为所需要的功能没有完全实现，没有满足用户的需求。 具体包含（程序、数据、文档)： 未达到需求规格说明书中的功能 出现了需求规格说明数中指名不会出现的错误。 功能超出了需求规格说
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2023-11-29 09:39:22
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在现代软件工程中，缺陷识别是确保软件质量的重中之重。借助人工智能，我们可以提高缺陷检测的精度和速度。本文将具体探讨如何使用Python进行AI缺陷识别，包括其技术原理、架构解析、源码分析和扩展讨论。
### 背景描述
在软件开发过程中，缺陷是不可避免的。无论是在代码段、系统设计还是用户交互层面，缺陷可能导致异常或低效。为了解决这一问题，尤其是在大型项目中，开发者们逐渐转向自动化测试和AI技术。
本文参考并摘引：李少波, 杨静, 王铮, 朱书德, 杨观赐. 缺陷检测技术的发展与应用研究综述. 自动化学报, 2020, 46(11): 2319−2336. doi:
10.16383/j.aas.c180538
产品缺陷检测技术是指对检测样本的
表面斑点、凹坑、划痕、色差、缺损和内部结构等缺陷进行检测, 获
得检测样
目前实时客流检测、商品识别、货架识别等人工智能技术可以帮助越来越多的零售门店实现智慧零售数字化转型。随着人工智能技术的发展，图普科技在深度学习在实现商品识别的应用上越发成熟，从技术层面来说，具体包含以下几个步骤：数据逻辑商品识别基于深度学习神经网络原理，让机器具备认知-理解-学习的能力，基本过程跟教小孩子认字一样。建立基本模型首先需要有大量的样本数据，包含正样本及负样本。不管是基于监督学习、半监督
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2024-01-12 16:57:26
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# 基于Python的深度学习缺陷识别
随着工业自动化的推进，缺陷识别的重要性愈发明显。深度学习技术在图像处理领域展现了强大的能力，可以应用于各种场景，如制造业的产品质量检测、医疗图像分析等。本文将介绍如何使用Python进行深度学习的缺陷识别，并提供一个简单的代码示例。
## 深度学习基础
深度学习是一种机器学习的分支，依赖于多层神经网络进行特征提取和模式识别。通过大量样本的训练，模型可以
原创
2024-09-04 05:55:20
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今天在公司是继续搞明白测试缺陷是什么《软件测试缺陷》什么是缺陷？答：实际结果和预期结果不符的叫做缺陷（不满足用户确定需求的叫做缺陷）。具体来说有如下5点：软件未达到产品说明书标明的功能软件出现了产品说明书指明不会出现的错误软件功能超出产品说明书指明的范围软件未达到产品说明书虽未指出但应达到的目标软件测试人员认为软件难以理解、不易使用、运行速度缓慢、最终用户认为不好。如何识别缺陷？答：
?近期，小海带在空闲之余，收集整理了一批工业缺陷开源数据集供大家参考。 整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！??目录一、铁轨表面缺陷数据集二、AITEX数据集（面料缺陷）三、天池铝型材表面瑕疵数据集四、基建表面裂纹检测数据关于算法改进及论文投稿可关注并留言博主的>>>一起交流！互相学习！共同进步！<<<一、铁轨表面缺陷数据集RSDDs数据集包含两种类
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
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2023-11-03 22:02:51
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数字图像处理——隐形眼镜缺陷检测算法摘 要：本文致力于寻找出一种具有较强鲁棒性的检测隐形眼镜边缘缺陷的方法。本文针对图像中物体几何形状的特殊性，提出了一种基于霍夫变换的缺陷检测算法，并在低噪声图像的缺陷检测中取得了不错的效果。在此过程中，本文还分别对残缺图像、大缺陷图像以及含椒盐噪声的图像进行了实验，仅通过改变预处理的一些步骤就可达到相同的检测效果，验证了该算法的鲁棒性。关键词：霍夫变换；边缘检测
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2024-10-22 10:22:02
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Python对象的比较、拷贝'==' VS 'is'
'=='操作符比较对象之间的值是否相等'is'操作符比较的是对象的身份标识是否相等，即它们是否是同一个对象，是否指向同一个内存地址每个对象的身份标识，都能通过函数 id(object) 获得。因此，'is'操作符，相当于比较对象之间的 ID 是否相等a = 10
b = 10
a == b
True
id(a)
4427562448
id(b
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2024-06-25 22:27:00
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# 工业产品缺陷检测用Python的实现指南
在现代制造业中，工业产品的质量检测是至关重要的一环。通过自动化检测系统，可以大幅减少人工检测的成本和误差。本文将为你展示如何使用Python实现一个简单的工业产品缺陷检测系统。我们将详细解释整个过程，并且会提供完整的代码示例及注释。
## 整体流程
首先，让我们了解整个项目的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
# 工业产品缺陷图像的深度学习识别
在现代工业中，对产品质量的监控至关重要，尤其是在制造业，产品缺陷可能导致严重的经济损失和安全风险。深度学习技术的快速发展，为工业产品缺陷检测提供了新的解决方案。本文将介绍如何利用深度学习对工业产品缺陷图像进行识别，并提供相关代码示例。
## 深度学习与图像识别
深度学习是机器学习的一个分支，通过构建类似人脑结构的神经网络来处理数据。对于图像识别特别有效，主
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
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2023-10-21 16:52:24
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什么是生产过程中的产品缺陷检测?生产过程中的缺陷检测是保证产品质量的重要环节。及时发现故障或缺陷，并采取适当的措施，我们可以降低运行和质量相关的风险。但在一般视觉系统中，每个缺陷都必须经过检查及预处理才能被检测到，这个过程成本会很高。在制造业中，使用摄像头进行缺陷检测的解决方案数不胜数，但运用人工智能和图像处理远比摄像头要好。一个算法可以完成许多工作： AI能迅速了解产品的外观，并独立实时捕捉问题
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2024-07-08 16:50:26
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机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理，“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等；“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系
# Java CV 缺陷识别
随着人工智能和计算机视觉技术的发展，图像处理和分析逐渐成为一个重要的研究方向。在工程行业，缺陷识别是一项重要的应用，它可以通过分析图像中的缺陷来提高产品质量和效率。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Java 和 OpenCV 实现缺陷识别，并提供相关示例代码。
## 什么是缺陷识别？
缺陷识别是一个图像处理任务，其目标是从图像中检测并标记出潜在的缺陷区域。这些缺
人脸识别一直是计算机视觉领域中关注的焦点，而且这些年来围绕该研究课题产生的人脸识别算法也是层出不穷，而降维思想一直是众多经典的人脸识别算法中一个主要解决技巧，它的主要目标就是要从原始的人脸图像中发现隐藏的关键结构信息。1.主成分分析法 主成分分析算法，又叫PCA，通过选择原始图像中的主要组成部
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2024-04-22 14:24:53
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摘要：基于表面缺陷检测方法，根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法。细分归类，对比分析，总结每种方法优缺点，应用场景。Introduction 表面缺陷检测是利用机器视觉设备获取图像来判断采集图像中是否存在缺陷。 利
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2023-11-07 08:19:16
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导读缺陷检测是工业生产过程中的关键环节，其检测结果的好坏直接影响着产品的质量。而在现实场景中，但产品瑕疵率非常低，甚至是没有，缺陷样本的不充足使得需要深度学习缺陷检测模型准确率不高。如何在缺陷样本少的情况下实现高精度的检测呢？目前有两种方法，一种是小样本学习，另一种是用GAN。本文将介绍一种GAN用于无缺陷样本产品表面缺陷检测。深度学习在计算机视觉主流领域已经应用的很成熟，但是在工业领域，比如产品
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2022-11-09 12:42:07
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深度学习缺陷识别算法
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用取得了显著进展，尤其是在缺陷识别方面。随着工业自动化和智能制造的发展，如何高效、准确地识别产品缺陷成为亟待解决的重要问题。2019年，随着卷积神经网络（CNN）在图像处理中的成功应用，深度学习的缺陷识别算法开始逐渐成为研究的热点。
> *“在深度学习技术诞生之前，缺陷识别主要依赖传统机器学习方法和人工干预。如今，深度学习为这一领域
