目录前言课题背景和意义实现技术思路一、缺陷检测问题二、表面缺陷检测深度学习方法实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去
Valgrind是运行在Linux上一套基于仿真技术的程序调试和分析工具，它包含一个内核──一个软件合成的CPU，和一系列的小工具，每个工具都可以完成一项任务──调试，分析，或测试等。Valgrind可以检测内存泄漏和内存违例，还可以分析cache的使用等，灵活轻巧而又强大，能直穿程序错误的心脏，真可谓是程序员的瑞士军刀。 一. Valgrind概述1.Memcheck最常用的工具，用来
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2024-08-19 11:24:55
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包装是产品重要属性之一。产品的包装除了具有保护产品、携带便利的功能外，新颖的包装还具有吸引消费者、提升产品形象和发布广告信息等营销辅助作用。包装可以通过形状、色彩、文字说明、插图等提高视觉作用，向消费者传递产品（品牌）信息，引起消费者的注意，激发消费者购买欲望。 对新产品上市或者老产品变换包装时，通常需要在目标消费者中进行效果测试。测试的要点包括：包
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2024-07-22 20:29:32
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前言此文针对《halcon机器视觉实例1》中遗留问题的进阶。
照例不喜欢贴代码，而是阐述见解。
本文还是以官方例程为例--find_scratches_bandpass_fft。
其实就是通过快速傅里叶变换来检测划痕。正文先前是通过均值滤波+动态阈值分割提取的特征。
其实就是通过灰度值平均后，与原图的比较来凸显特征。
这种方式其实对噪声的去除效果有限。对比如下：第一张图是非fft的，第二张是fft
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2024-04-04 11:31:44
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深度学习的条纹光源外观检测问题是一个涉及计算机视觉和图像处理领域的技术难题。其主要目的是对条纹光源的外观进行自动化检测，以保证产品质量和生产效率，避免人为的主观判断带来的错误。该任务不仅需要高效的模型训练，还需要细致的调整和维护。
## 背景定位
在现代工业生产中，条纹光源常用于激光加工和测量等。确保这些光源的外观干净、均匀，直接影响到加工质量和测量的精准度。从业务层面看，如果不能及时检测到条
前言这个是开始halcon机器视觉的第一篇。
为什么要用halcon呢，因为有很多现成的算子，方便快速应用。
后续的计划是一边熟悉halcon，一边刷刚萨雷斯的《数字图像处理》。正文以官方例程的surface_scratches(表面划痕)为例1，根本不可能仅以灰度值作为判断划痕的依据。 因为，划痕像素点的灰度值与非划痕处像素点的灰度值，不可能正好是一个二值分割的关系。简单点说，就是–不可能划痕区
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2024-01-22 14:46:12
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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。常用的手法有六大金刚（在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测，有对应算子封装）：1.blob+特征2.blob+差分+特征3.光度立体4.特征训练5.测量拟合6.频域+空间结合。频域结合空间，其实频域就是用波动观点看世界，看问题角度变了，光经过镜头其实发生的是傅立叶变
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2024-01-25 18:44:14
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外观缺陷检测系统主要用于快速识别样品的外观缺陷，如凹坑、裂纹、翘曲、缝隙、污渍、沙粒、毛刺、气泡、颜色不均匀等，被检测样品可以是透明体也可以是不透明体。接下来带你具体了解外观缺陷检测是什么。外观缺陷检测是什么以往的产品外观检测一般是用肉眼识别的方式，因此有可能人为因素导致衡量标准不统一，以及长时间检测由于视觉疲劳会出现误判的情况。随着计算机技术以及光、机、电等技术的深度配合，具备了快速、准确的检测
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2024-08-27 15:17:15
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# CCD外观深度学习的实施步骤
CCD外观深度学习主要分为以下几个步骤。使用以下表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 | 时间 |
| --------------- | ---------------------------------- | ---------- |
| 数据收集 |
面阵CCD的优点是可以获取二维图像信息，测量图像直观。缺点是像元总数多，而每行的像元数一般较线阵少，帧幅率受到限制，因此其应用面较广，如面积、形状、尺寸、位置，甚至温度等的测量。由于生产技术的制约，单个面阵CCD的面积很难达到一般工业测量对视场的需求。 线阵CCD的优点是一维像元数可以做得很多，而总像元数角较面阵CCD相机少
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2023-10-12 12:56:23
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1 简介GB/T 18274-2013是国家推荐标准和行业标准，但是对锂离子电池的制程和电池组安全没有约束。 GP31242-2014 是国内第一部关于锂离子电池安全性的强制标准，于2015年8月1日正式实施。2 GB/T 18274-2013不详细展开，详见标准原文。需要原文pdf，可以加我微信。3 GB/T 31241-2014此标准主要针对可携带（小于18Kg）的电子设备所用的电池。它更关注
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2024-02-28 11:18:29
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QC
QC即英文QUALITY CONTROL的简称，中文意义是质量控制，其在ISO8402:1994的定义是“为达到质量要求所采取的作业技术和活动”。 产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。质量控制是为了通过监视质量形成过程，消除质量环上所有阶段引起不合格或不满意效果的因素。以达到质量要求，获取经济效益，而采用的各种质量作业技术和活动。在企业领域，质
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2023-12-16 18:12:04
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# 外观检测 Python 实现教程
外观检测是一种计算机视觉的任务，通常用于检查产品表面的缺陷。随着深度学习和图像处理技术的进步，使用Python进行外观检测变得越来越容易。在这篇文章中，我们将一步一步地了解如何使用Python实现外观检测，适合刚入行的小白。
## 1. 实现步骤
以下是实现外观检测的一般流程：
| 步骤 | 任务描述
东声智能的汽车激光焊接3D视觉检测系统，以微米级精度、全车型适配、在线实时检测为核心优势，全面覆盖各类焊接缺陷检测，为汽车行业带来了一场检测技术的革命。
ZBL-F800裂缝综合测试仪 裂缝宽度深度综合检测仪技术参数：名称 技术指标 名称 技术指标主控单元 ARM9嵌入式平台 显示屏 4.3英寸TFT高亮度 彩色液晶屏宽度 测量范围 (mm) 0～6 深度 检测范围 (mm) 5～500测量精度 (mm) ≤±0.01 检测精度(mm) ≤±5(≤±10%)操作方式 触摸屏 工作时间(h) ＞8存储方式 2GB(大于10000个文件) 供电方式 内
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2023-11-29 10:30:10
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《DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY》摘要：对基于深度学习的异常检测技术进行结构化和综合的呈现；评估各种检测技术在各类应用中的效率。具体而言：作者按照现有假设和方法对当前的技术归类，而每一组将呈现其基础检测技术及变体，同时呈现对应的假设，从而区分异常行为和非异常行为。对每一组技术呈现其优势和局限，同时讨论各种技术在实际应用中的计算复杂度。最
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2024-01-28 05:50:29
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作者 | Tommy编译 | VK来源 | Towards Data Science在这个项目中，我们将通过美国国立卫
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2022-08-11 11:00:56
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在本文中，我将通过一个车辆检测示例演示如何使用深度学习创建目标检测器。相同的步骤可用于创建任何目标探测器。我经常有朋友和同事问我自动驾驶系统如何感知周围的环境并做出“人类”的决定。目标检测是指对图像和视频中的目标进行定位和分类。下图显示了一个三类车辆检测器的输出，该检测器对每种类型的车辆进行定位和分类。由车辆检测器显示的输出，用于定位和分类不同类型的车辆在创建车辆检测仪之前，我需要一组带标签的训练
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2023-12-19 22:31:07
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摘要 目标检测是计算机视觉的一个重要分支，其目的是准确判断图像或视频中的物体类别并定位。传统的目标检测方法包括这三个步骤：区域选择、提取特征和分类回归，这样的检测方法存在很多问题，现已难以满足检测对性能和速度的要求。基于深度学习的目标检测方法摒弃了传统检测算法适应性不高、对背景模型的更新要求高、提取特征鲁棒性差和检测的实时性差等缺点，使检测模型在精度和速度方面都有了很大的提升。 目前，基于深度学习
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2023-12-12 13:15:25
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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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