# 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
通过图像分割，边界检测，图像特征提取与分类的基础理论。 机器视觉钢材表面缺陷检测基本框架结构中的成像单元和缺陷分析单元都属于图像处理算法领域：1. 成像单元能够实现对图像数据的压缩及图像的清晰表达；2. 缺陷分析单元需要实现对缺陷类型的正确理解，并对缺陷进行统计，获得工艺中需要的数据，从而指导生产。 1994年，Piironen提出一套比较完整的钢材表面缺陷检测与分类方法：预处
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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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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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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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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项目记录Project 1 识别图片中的矩形和圆 思路： 图中含有同心圆和矩形，先识别同心圆中内层圆，再识别外层圆，再识别矩形1.识别内层圆读入图片——复制一张图片留作画图用——找出ROI区域——将ROI转灰度图——中值滤波去除椒盐噪声——二值化——霍夫圆检测（注意调参），得出圆的圆心和半径信息——画圆 下面展示一些 内联代码片。Mat src = imread("images/pads.png"
# 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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工业视觉钢材缺陷检测 实战项目项目背景概述质量是制造企业的核心竞争力之一，企业对产品质量的要求越来越高。但是，产品在制造过程中有时会出现表面缺陷，如何进行高效的质量控制来避免表面瑕疵产生，一直是制造企业面临的棘手问题之一。传统主要通过人工抽检进行检测，由于抽检率低、实时性差，且受检测人员经验、疲劳状态等主观因素影响，往往检测结果稳定性不高，准确性无法保障，易出现瑕疵漏检等情况，难以适应高效的生产和
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2024-09-03 10:33:14
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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
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2023-12-11 12:47:29
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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
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2024-01-12 07:38:33
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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
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2023-11-07 21:37:49
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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
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2024-07-20 16:59:14
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1. 项目背景半导体晶圆作为集成电路的载体，在制造过程中需要反复的经过复杂的薄膜、光刻、刻蚀等工序。而这些制造过程中工序的异常会导致晶圆缺陷的产生。 在晶圆质检中，利用电学测试设备对晶圆片上的每颗晶粒进行电性测试，可得到用于描述晶圆缺陷状态的晶圆图谱。如下图所示：在上图中，每个小方块即是晶圆上的一颗芯片，有颜色标识的即为测试异常的芯片。对晶圆上有缺陷的芯片的空间分布图谱的模式进行识别分析，可有效辅
文章目录前言一、安装所需的包二、实现源码解析1.引入库2.代码主干总结 前言PVC手套是一款以聚氯乙烯为主原料的手套产品，具有防静电的性能。在许多行业内都会用到，例如电子制造业、药品制造业、化工业、农业等等，运用非常广泛。在PVC手套的生产过程中，会出现有一些质量问题，如粘上油污、蚊虫等情况，这个时候需要将不良品检测出来，以确保供给客户的产品是100%合格。为了检测手套表面缺陷,本文使用Open
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2024-04-07 15:09:24
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PCB表面缺陷检测项目 | 轻量化PCB表面缺陷检测算法实现
原创
2024-05-22 00:37:40
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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
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2024-03-31 08:52:38
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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+
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2023-12-03 11:55:41
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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
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2023-12-31 18:26:41
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标注类别名称:["chongkong","hanfeng","shuiban","siban","yahen","yaozhed","yiwu","youban","yueyawan","zhehen"]格式：Pascal VOC格式+YOLO格式
