基于深度学习的表面缺陷检测方法综述缺陷检测问题的定义缺陷的定义有监督有监督的方法需要用到带标签的缺陷图像进行训练，“缺陷”即标记过的区域或图像。无监督无监督的缺陷检测方法只需要正常无缺陷的样本进行网络训练，又称“one-class learning”,"缺陷"意味着异常，该方法又被称为“异常检测”缺陷检测的定义缺陷是什么对应CV中的分类任务，仅给出图像的类别信息缺陷在哪里对应CV中的
摘要缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。 缺陷检测算法不同于尺寸、二维码、OCR等算法。后者应用场景比较单一，基本都是套用一些成熟的算子，所以门槛较低，比较容易做成标准化的工具。而缺陷检测极具行业特点，不同行业的缺陷算法迥然不同。随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。
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2021-06-09 20:47:00
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前面分享了机器视觉在汽车行业与交通行业的应用，其实机器视觉在工业上的应用是最广泛也是最具挑战性的，其中PCB板缺陷检测一直是机器视觉待攻克的难题。印刷电路板(PCB)是电子零件的基板,需求量极大,承载着电路元件和导线的布局,其优良与否对电子产品的质量有着重要影响。本篇论文从传统图像处理方式、传统机器学习及深度学习3大维度全面回顾了近 10 年基
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2023-11-05 07:47:58
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首先进行产品的缺陷观察，通过采到的图像中我们可以看到，图像上的引脚焊点存在错位不良，如下图： 根据图片，我们需要利用视觉助手算法将引脚偏移部分筛选出来，实现检测要求。算法模拟第一步：确认产品采图是否存在偏移，根据偏移情况，找到共同特征点进行定位坐标系的建立。 利用模板匹配进行定位坐标系建立第二步：利用图像掩膜将所需检测区域与原图分离：
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2023-11-14 19:22:15
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引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配(定位)+差分：halcon——缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大)
特征训练测量拟合：halcon——缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) -
# 深度学习实现缺陷检测算法
随着人工智能的飞速发展，深度学习在各个领域的应用逐渐增多，升级了传统的缺陷检测算法。在工业生产中，传统的缺陷检测方法需要依赖人工目测或简单的图像处理技术，效率低且容易出错。而深度学习的出现，特别是卷积神经网络（CNN）的模型，使得缺陷检测的准确性和效率大幅提升。
## 什么是缺陷检测？
缺陷检测是指在生产过程中，通过图像采集分析产品的质量，判断其是否存在缺陷。缺
原创
2024-10-17 11:11:32
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随着自动化技术的快速发展，在工业生产中很多需要人工操作的环节逐渐转由机器完成，工业生产自动化也将越来越多的工人们从枯燥乏味的工作中解放出来，让他们去发挥更大的价值。 产品表面缺陷检测是工业生产中的重要环节，是产品质量把控的关键步骤，借助缺陷检测技术可以有效的提高生产质量和效率。但是由于设备及工艺等因素的影响，产品表面的缺陷类型往往五花八门，比如织物生产中方出现的污点、破损，金属产品上的划
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2023-11-27 15:23:02
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1. 介绍什么是物体检测？ 给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测图像中是否有汽车，树木，人等。如果我们可以分析图像并检测物体，我们可以教机器做同样的事情吗?答案是肯定的。随着深度学习和计算机视觉的兴起，我们可以实现目标检测的自动化。我们可以建立深度学习和计算机视觉模型，可以检测和定位目标，计算它们之间的距离，预测它们的未来的位置等。目标检测在计算机视觉和机器学习中有着广泛
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2023-11-16 17:04:05
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缺陷检测是什么？缺陷检测，是各行业产品质量管理体系中的重要一环，也是产品在正式投入市场应用前最后一道屏障。由于产品可能出现的品质问题多种多样，没有统一的衡量标准，所以一直以来，产品质检都是依靠人工来完成。可以说，产品最终的交付质量很大程度上取决于质检员的工作经验。而完全依靠人工来实现，又面临着效率低下、成本日益增加的问题。如何在保证产品质量的基础上，提升质检效率、降低成本是每一家制造企业长期追求的
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2023-11-22 20:04:11
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文章预览：前言1. 缺陷检测分类1.1 标准缺陷检测1.2 非标缺陷检测（针对行业特性）2. 行业难点3. 常规缺陷检测算法（Halcon）3.1 差分法3.1.1 blob分析+差分3.1.2 模板匹配+差分3.1.3 两种检测方式对比3.2 频域+空间结合法3.2.1 傅里叶变换理论3.2.2 应用场景3.2.3
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2023-08-21 13:41:05
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基于统计分类的方法：（1）基于KNN方法（最近邻法）：利用相似度，找出k个训练样本，然后打分，按得分值排序。（2）基于Naive Bayes算法：计算概率，构建分类模型。引导： 医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程，任何一个医生都无法直接看到病人的病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这时医生就好比一个分类器，而这
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2023-11-29 11:17:36
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缺陷检测在机器视觉中还是比较常见的，故查看了大神东城青年的博客，自己跟着做了一遍，效果达到了，也有些不明之处有待解决。不废话直接上代码：*图像采集
read_image (Image, 'C:/Users/LWJ/Desktop/AS_1/缺陷检测.jpg')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_wi
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2024-01-30 01:30:06
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作者介绍1. 算法模型图（目前论文和专利未公开，保密待补充）2. 界面效果展示2.1 封面界面2.2 主界面2.3 检测过程的界面3 总结4.后续可优化的部分 作者介绍张伟伟，男，西安工程大学电子信息学院，2019级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组。 研究方向：机器视觉与人工智能。1. 算法模型图（目前论文和专利未公开，保密待补充）2. 界面效果展示2.1 封面界面封面界面用于软件打开时跳出的界
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2024-04-24 14:58:22
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土工布的耐久性包括多个方面,主要是抗紫外线辐射、温度变化、化学与生物侵蚀、水解影响、冻融变化、机械磨损及蠕变性能等。1.蠕变性能蠕变性能是聚合物合成材料的重要性能之一,是材料能否耐用的关键。土工布产生蠕变,其厚度会逐渐变薄,各项指标都会变坏。织造土工布蠕变一般优于非织造土工布,长丝针刺又优于短纤维针刺土工布。这说明在用于增强目的时,织造土工布具有一定的优越性。但是非织造土工布在侧限状态下要比非侧限
前言 缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，下面将会介绍几种深度学习算法在缺陷检测领域中的应用。A fast and robust convolutional neura
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2023-11-20 22:50:32
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PCB板缺陷检测识别系统通过YOLOv7网络深度学习技术，对现场PCB是否存在缺陷部分进行实时分析检测，当检测到PCB本身存在缺陷的时候，立即抓拍存档告警方便后期针对性的进行调整改。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Y
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2023-08-23 20:16:22
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文章目录写在最前Sobel 边缘检测基本原理代码实现Canny边缘检测基本原理代码实现Laplacian边缘检测Scharr写在最后总结下载参考 写在最前上一章节，我们在使用图像轮廓发现的时候使用了图像边缘检测，一次来提高图像轮廓发现的准确率。事实上在计算机的各个领域都有图像边缘检测的身影。边缘检测一大优点就在于可以大幅度减少数据量，并且提出可以认为不相关的信息，保留了图像的结构属性。边缘检测的
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2024-07-29 19:53:13
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在调度系统中牵扯到对调度数据结构的有向环进行检测，所以使用DFS算法来检测组装形成的调度数据结构不存在无限循环结构，记录分享DFS如何检测环的。举个栗子 栗子 转换 为临接矩阵可以转化为数据问题： 矩阵表示 根据深度优先搜索，我们这里默认按行进行遍历，对于第一行，起始节点就是第一行对应到那个元素0，遍历到第二个元素时发现不为0，则节点0可以到达节点1；接着以节点1作为中转点，遍
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2024-06-18 06:31:46
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目标检测一直是计算机视觉的基础问题，在 2010 年左右就开始停滞不前了。自 2013 年一篇论文的发表，目标检测从原始的传统手工提取特征方法变成了基于卷积神经网络的特征提取，从此一发不可收拾。本文将跟着历史的潮流，简要地探讨「目标检测」算法的两种思想和这些思想引申出的算法，主要涉及那些主流算法，no bells and whistles.概述 Overview在深度学习正式介入之前，传统的「目标
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2024-08-21 16:59:28
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作者丨Tom Hardy编辑丨3D视觉工坊文献资料汇总https://github.com/Eatzhy/surface-defect-detection综述：机器视觉表面缺陷检测综述缺陷检测工具箱https://github.com/abin24/Saliency-detection-toolbox基于深度学习方式1、语义分割方式https://github.com/Wsls
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2022-10-11 20:14:53
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