在做 X 射线光电子能谱(XPS)测试时，科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到，好多同学仅仅是通过文献或者师兄师姐的推荐对XPS有了解，但是对于其原理还属于小白阶段，针对此，科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理，希望可以帮助到科研圈的伙伴们； 一．什么是表面及表面分析技术表面：物体与周围环境（气体、液体 、固体或真空）的边界，第四态。固体表面：是有一定厚
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2023-11-07 10:59:15
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在现代的 IT 领域，使用 Python 进行“表面分析”已成为一种趋势。无论是数据科学、机器学习，还是软件开发，Python 都以其丰富的生态系统和简练的语法吸引着开发者。而在这个过程中，如何高效地解决表面分析问题，构建出可扩展、高性能的系统，成为团体进步的重要领域。
## 背景定位
在一个传统的电商平台，商品的价格和销量关系密切。为了提升用户体验和优化销售策略，我们需要对这些数据进行深入分
来自：http://blog.csdn.net/kikitamoon/article/details/7881163我们可以利用“表面分析（Surface）”工具量化及可视化地形地貌。坡向（Aspect）：获得栅格表面的坡向。求得每个像元到其相邻像元方向像元值的变化率最大的下坡方向。等值线（Contour）：根据栅格表面创建等值线（等值线图）的线要素类。等值线序列（Contour List）：根据栅格表面创建所选等值线值的要素类。含障碍的等值线（Contour with Barriers）：根据栅格表面创建等值线。如果包含障碍要素，则允许在障碍两侧独立生成等值线。曲率（Curvature）：计
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2021-07-12 17:22:25
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施努卡（SCHNOKA）成立于2010年，先后在上海，苏州及武汉建立了分公司。国家高新技术企业，致力于打造面向智能产线与智慧工厂最强控制大脑的高科技公司。公司围绕感知&识别核心技术构建智能装备，基于机器人视觉算法与单机器人工作站、多机器人群体共融、行业定制化应用。打造产品体系，面向智能生产线、智慧物流等场景实现软件定义智能。SCHNOKA （施努卡）在3D机器视觉算法、机器人柔性控制、手
表面肌电信号（Surface Electromyography）是众多生物电信号中的一种，也是相对来说最容易获取的一种电生理信号。将电极片放置在人体的皮肤表面，可以记录到皮肤表面因肌肉收缩而产生的微弱的电位差，而这个微弱的电位信号通过肌电采集电路的放大和转换就形成了可用作处理的表面肌电信号。sEMG是及其微弱的，下面是肌电与常见电源的电压值比较。采集sEMG的装置很多，国内外均有比较成熟的产品在售
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2024-01-30 21:53:52
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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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# Python物品表面检测实现流程
## 介绍
在Python中实现物品表面检测可以帮助我们识别和处理图像中的物体表面。这对于许多应用领域都非常有用，例如机器人视觉、自动驾驶、工业自动化等。本文将向你介绍如何使用Python实现物品表面检测的流程，并提供相应的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input[输入图像]
原创
2024-02-14 09:37:32
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通过使用 Python 实现表面凹凸检测的项目，能够有效地识别物体表面微小的不平整与错误。这对于质量检测、三维扫描和许多工业应用具有重要意义。以下是我在解决这个问题时的整个过程记录。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境满足以下系统要求：
| 组件 | 版本要求 |
|--------------|-----------------|
| 操作系
# Python STP表面解析实现步骤
## 1. 简介
在开始讲解“Python STP表面解析”之前，我们首先来了解一下STP（Spanning Tree Protocol）表面解析的概念。STP是一种网络协议，用于在具有冗余链路的以太网中，避免产生环路并确保网络的正常运行。STP表面解析是指通过解析STP报文中的信息，获取网络中的拓扑结构信息。
本文将介绍如何使用Python实现ST
原创
2023-08-28 08:05:29
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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
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2024-05-15 21:06:05
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3.1、编写一个程序，利用球体半径作为输入，计算体积和表面积。# File: 3.1.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# Calculation of the surface area and volume of a sphere
import math
def calA_V():
print("This program calculates the surface ar
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2023-10-24 14:39:19
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# 实现Python表面疵点检测
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们来看一下实现Python表面疵点检测的整个流程。我们可以将流程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(加载图像)
B --> C(转换为灰度图)
C --> D(应用滤波器)
D --> E(进行边缘检测)
E --> F(
原创
2024-02-25 07:59:55
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# Python钢材表面缺陷检测科普
在现代制造业中，钢材的质量直接影响到成品的性能和安全性。因此，钢材表面的缺陷检测显得尤为重要。传统的人工检测不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。随着计算机视觉技术的发展，使用Python进行钢材表面缺陷检测已成为一个热门的研究方向。本文将介绍如何利用Python进行钢材表面缺陷检测，并提供相关的代码示例。
## 一、钢材表面缺陷的种类
钢材表面的缺
区域生长：广度优先和深度优先搜索区域生长算法：从图像的某个点开始，使每块区域扩大，直到被比较的像素与区域像素具有显著差异为止。 区域生长可以用于图像分割。问题定义： 给定一个生长的起始种子点(starty,startx)，作为初始区域； 以一定规则向其邻域生长，即将周围相似的点包含在区域内并作为新的种子继续生长； 直到没有满足规则条件的点时停止。本代码采用的生长准则：待测像素点和区域平均像素值的差
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2024-10-11 16:28:12
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# 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
原创
2023-10-27 14:49:06
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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
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2024-01-17 10:51:06
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本文用 Python 实现 PS 滤镜中的表面模糊，具体的算法原理和效果可以参考之前的博客：import matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import ioimport numpy as npimport numpy.matlibfile_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/1.jpg';img=io.imread(
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2017-10-25 19:29:00
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首先,我相信你遇到的问题是因为你正确化你的概率不正确.这行不正确：a = np.exp(l) / scipy.misc.logsumexp(l)你将概率除以对数概率,这是没有意义的.相反,你可能想要a = np.exp(l - scipy.misc.logsumexp(l))如果这样做,您会发现一个= [1,0],并且您的多项式采样器按照预期的方式工作到第二种概率的浮点精度.小N：直方图的解决方案
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2024-09-19 20:36:51
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目录一、数据集介绍二、构建训练数据集 1、先构建数据集文件夹2、数据集格式转换3、训练集划分代码4、生成yolo格式的标签三、修改配置文件1、数据配置文件 2、网络参数修改3、trian.py修改四、训练及测试1、训练2、测试一、数据集介绍 本教程主要是利用YOLOv5算法实现对PCB板上的缺陷进行检测识别。使用的DeepP
@书本为Python程序设计与算法基础教程(第二版)-----江红、余青松 编著 第二章、python语言基础1.编写程序，输入球的半径，计算球的表面积和体积（结果保留两位小数）#计算圆的表面积和体积：
import math
r = float(input("请输入球的半径："))
area = 4 * math.pi * r**2
volume = 4/3*m
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2023-08-10 18:20:02
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