up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础 当前我国信息科技的发展， 产业界自动化生产水平越来越高。 具体在电子产品行业， 随着精细化和自动化的发展， 电子产品的焊点质量的好坏， 深刻地影响着产品成品的质量和效率， 因此， 对于焊点的缺陷检测也成为了 电子制造行业亟需解决的问题。 传统的人工检测方法存在费时、 精度低、 效率低下等问题， 各种新的检测方法应运而生。 其中，
工业外观缺陷检测方法详细介绍如下:一、超声波探伤检测超声波探伤检测是根据声波在缺陷处发生波形变化的原理来检测缺陷。声波在工件内的反射状况就会显示在屏幕上，根据反射波的时间及形状来判断工业制造件内部缺陷及材料性质的方法，超声波探伤检测技术常应用于各种金属管道内部的缺陷检测。二、光学机器视觉缺陷检测光学机器视觉缺陷检测技术的基本原理是将特定的光源照在待测制造件表面上，利用高清高速摄像机获得制造件表面图
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2023-08-07 13:55:01
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目录一、训练自己数据集的YOLOv8模型 1.博主电脑配置2.深度学习GPU环境配置 3.yolov8深度学习环境准备4.准备数据集二、Python+Onnx模型进行图像缺陷检测，并在原图中标注1、模型转换2、查看模型结构3、修改输入图片的尺寸4、 图像数据归一化5、模型推理6、推理结果筛选7、像素还原8、筛选重叠面积9、标记缺陷一、训练自己数据集的YOLOv8模型
Automatic Metallic Surface Defect Detection and Recognition with Convolutional Neural Networks基于卷积神经网络的金属表面缺陷自动检测与识别//2022.7.17下午17:20开始阅读笔记论文速览1.文章有什么贡献？1.提出了一种新的CASAE级联检测网络来处理金属表面缺陷；2.提出来的两阶段架构，将对金属
目录视觉检测方法分类新方法发展方向工业运用对象：光学薄膜目标效果重点、难点方案设计原理图技术指标技术手段 参考文献：视觉检测方法分类新方法发展方向工业运用对象：光学薄膜光学薄膜的特点：其材质为透明性，透光率大于90％，高透光率、低反射率对光路系统设计有着特殊的要求。目标效果基于自动检测理论，提出一种有效的自动质量检测方案。该方案可获得光学薄膜表面缺陷的清晰图像，缺陷的细节能够得到很好的展
导读：传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精确。 当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条
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
# OpenCV表面缺陷检测Python
## 引言
在制造业中，表面缺陷检测是一个重要的环节。它可以帮助企业提高产品质量，减少不良品率，降低生产成本。然而，传统的人工检测方法通常效率低下且易受主观因素的影响。近年来，借助计算机视觉和图像处理技术，表面缺陷检测变得更加智能化和自动化。
本文将介绍使用Python和OpenCV库进行表面缺陷检测的方法和步骤，并提供代码示例。
## OpenC
针对表面缺陷检测中同一生产线的产品类内差异小的问题，本文从差异和共性角度出发，提出一个基于记忆的端到端分
摘要开发了一种自动检测和分类轧制金属中三类表面缺陷的方法，该方法允许以指定的效率和速度参数进行缺陷检测。研究了利用残差神经网络对缺陷进行分类的可能性。基于ResNet50神经网络的分类器被接受为基础。该模型可以对三类损伤的平面图像进行分类，基于测试数据，分类精度为96.91%。结果表明，使用ResNet50可以提供出色的识别、高速和准确度，这使其成为检测金属表面缺陷的有效工具。by Ihor Ko
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2022-10-18 09:43:56
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基于C++语言，实现使用OpenCV的霍夫圆检测算法HoughCircles实现石头检测和直径输出。效果图 代码实现：#include<opencv2/imgproc/imgproc_c.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespa
机器视觉设备是自动化行业的重要组成部分。在工业生产自动化、机器视觉是用来测量和检查各种大小参数,如长度测量,圆弧测量、角度测量、电测量、面积测量,等等,不仅可以在线产品的尺寸参数,并可以在线实时评估和分类的产品外观、缺陷检测、应用程序是很常见的。机器视觉外观缺陷检测原理:产品表面的各种缺陷和缺陷在光学性能上必然与产品本身不同。当光线照射到产品表面时，各种缺陷和不完善会受到周围环境的反射和折射产生不
PCB表面缺陷检测项目 | 轻量化PCB表面缺陷检测算法实现
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
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
1.缺陷分类： 边缘凹凸、毛刺 内部污点、内部凹凸、特定空洞、破损 划痕（一般用低角度环形光和同轴光源） 凸点一般用带角度的光源斜着打，背景打亮，凸点打暗。 凹点一般用平行光从上往下打，背景打亮，凹点打暗。2.缺陷处理的方式： Blob+区域特征：cheak_blister.hdev(检测胶囊缺失和错误) Blob+区域特征+差分：fin.hdev(边缘凸起的检测) 频域+
背景：晶圆表面缺陷检测设备主要检测晶圆外观呈现出来的缺陷，损伤、毛刺等缺陷，主要设备供应商KLA，AMAT，日立等，其中KLA在晶圆表面检测设备占有市场52%左右。缺陷检测设备是提高良率最核心的设备。在晶圆正面已有电路结构时，正面缺陷检测就需要用到有图案缺陷检测设备了，而背面、边缘的检测仍使用无图案缺陷检测设备。有图案缺陷检测分为明场和暗场两种，明场用宽波段的等离子体光源，暗场用单一波长的激光，两
划痕、裂缝等产品缺陷用肉眼来查看可能因为太小导致检查不出来，导致产品出厂后有缺陷，从而影响到厂家的声誉及用户体验。有什么办法能解决划痕检测的问题呢？下面就告诉您： 在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题，而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类
区域生长算法的基本思想将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。
原创
2021-07-09 14:42:04
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检测
原创
2023-07-04 22:22:43
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