导读FILE钢铁是现代工业最重要的建筑材料之一，不仅在民用领域，在军事领域也是重要的制造材料。钢铁企业对生产的钢铁进行缺陷检查，是保证钢铁产品质量的重要环节。借助卷积神经网络算法和U-Net结构，可以准确地检测出钢铁平面的焊接故障，还能评估它的严重程度。本文即介绍了这一检测方法，并给出了3个样本结果。01介绍焊接缺陷可以定义为焊缝表面出现的不规则、不连续性、缺陷或不一致性。焊接接头的缺
缺陷管理工具： 1. Bugzilla 2. Bugfree 3. TestDirector （Quality Center） 4. ClearQuest 5. JIRA 6. Mantis 7. Bugzero 8. BugTracker 9. URTracker 10.KisTracker 11.TestLink 12、JTrac 13、BugNet 14、BugO
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2014-08-11 17:34:00
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# Java 工业零件缺陷检测
在当今工业制造领域，确保零件的质量是至关重要的。零件在生产过程中可能会出现多种缺陷，如表面划痕、形状不规则、尺寸偏差等。为了提高生产效率和降低成本，许多厂家开始应用计算机视觉技术进行自动检测。本文将介绍如何使用 Java 实现工业零件缺陷检测，并提供示例代码。
## 缺陷检测的基本流程
缺陷检测主要分为以下几个步骤：
1. **数据采集：** 使用摄像头拍摄
基EmguCv/OpenCv的零件的缺陷检测...
原创
2021-08-13 11:54:30
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论文出处：《基于OpenCV的机械零件局部特征的识别与检测》— 孙新军粗减版：1.openCV操作：·图像高斯滤波
cvSmooth(0
·OTSU二值化
cvThreshold()
·图像膨胀处理
cvDilate(02.图像特征提取·轮廓长度：cvArcLength
·轮廓面积: cvContourArea
·7个HU矩: cvGetHuMoments
·平均功率谱：cvDFT
·熵：
钢板是工业领域许多产品不可缺的原材料，在钢板的轧制过程中，由于工艺等原因，造成钢板表面出现刮伤、孔洞、鳞片等缺陷，这些缺陷严重影响了钢板质量和使用性能。传统人工目检已远不能满足工业生产要求，如何及时对钢板表面缺陷检测？利用机器视觉检测技术的钢板表面缺陷检测系统是在不锈钢研磨线上对钢板上下表面利用机器视觉检测技术进行实时检测，通过图像采集卡在特殊光源的配合下获取钢板表面的图像，自动从图像中准确定位并
目录0x01 了解霍夫变换0x02 线检测技术0x03 LSD快速直线检测0x04 圆检测技术0x05 轮廓检测0x01 了解霍夫变换霍夫变换是要从图像钟识别几何形状的基本图像处理方法之一。经典的霍夫变换用来检测图像中的直线，改进的霍夫变换扩展到识别任意形状的物体（椭圆、圆等等）。优势在于它不受图行旋转的影响，易于进行几何图行的快速变换。经典的霍夫变换用于检测图像中的直线，其原理是利用坐标空间变换
注： 这是在19年10月份看到的一片文章，自己试验了一下感觉效果不错，在这里做一个记录。链接：表面缺陷检测文章 原理此文章中已经有详细的概述，这里不多做解释优点： 用较少的数据集就能够达到很好的效果论文下载：论文地址数据下载： 数据集模型下载：Github缺陷检测网络下载链接源码连接：源码以及测试步骤效果： 因为用的自己的笔记做训练的所以，图像进行了切割 将所有文件下载好之后，可以直接进行训练，也
一种用于工业表面缺陷检测的高效轻量级卷积神经网络摘要：由于表面缺陷检测对于保证产品的实用性、完整性和安全性具有重要意义，已成为控制工业产品质量的关键问题，引起了研究人员的兴趣。然而，由于存储空间和计算资源有限，在嵌入式设备上部署深度卷积神经网络 (DCNN) 非常困难。在本文中，通过深度学习从图像处理的角度设计了一种高效的轻量级卷积神经网络（CNN）模型用于工业产品的表面缺陷检测。通过将逆残差架构
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2023-10-11 23:19:08
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视觉系统：130W五金件尺寸机器视觉测量系统 图像精度：1.5μm/pixel 检测效率：3pcs/s 项目评语： 五金件加工的过程中，由于产品的高价值、高精度的特征，传统的接触式机械测量方法，无伦是速度、精度都根本无法满足要求。使用康耐德智能控制视觉系统进行自动测量相关尺寸，且可以显示测量结果和相关数据，消除人为的检查误差，更有效地管控品质。 五金件尺寸机器视觉测量系统方案
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2023-08-30 22:21:33
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OpenCV绘制检测结果 opencv
rtcp
timestamp 一、介绍由于在验证阶段，使用FPGA时我们的算法检测速度很慢，没法直接在主流上进行绘图，否则的话，主流就要等待算法很久才能出图。所以，我们的解决方案是把框推到客户端上，在客户端上进行绘图。这时，客户端不仅收到图像帧，音频帧，还会收到一个框信息，需要把三者进行同步显示，
前言 本文由Oliver Cui根据实战经验，撰稿而成，同时他也是「视觉IMAX」知识星球特邀嘉宾。介绍工业零件在制造完成的时候，往往需要去检测其完整性和功能性。如下图所示，从左上到右下，分别是擦花、漏底、碰凹、凸粉。本篇博文主要讲解如何去识别这四类图像，所用框架为keras-2.1.6+tensorflow-1.7.0+GTX1060。
原创
2021-04-25 11:22:34
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缝隙范围10-60像素平行线可以画出来，但图像分割后不知为什么找到的线画不出来圆弧多次分割后当直线处理import cv2import numpy as npimport mathimport matplotlib.pyplot as pltdef imageProcess(image): _, binary = cv2.threshold(image, 28, 255, cv2.THRESH_BINARY) dilate_img = cv2.dilate(bina
原创
2022-04-08 15:38:36
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摘要：针对现有压力衰减法孔径测量中存在的基本概念不清和实施方法不明确等问题，本文详细介绍了压力衰减法的孔径测量基本原理，并重点介绍压差法测量中的高精度压力控制方法，为各种微小孔径和等效孔径的准确测量提供切实可行的解决方案。1. 问题的提出 在工业生产和实验室研究中存在着大量管件内部孔径的测量需求，而且还要求具有较高的测量精度，常见的需要精密测量
NDK系列之OpenCV人脸定位技术实战，本节主要是通过OpenCV C++库，实现识别人脸定位，并对识别到的人脸画面增加红框显示。实现效果：实现逻辑：1.初始化CameraX，绑定图片分析器ImageAnalysis，监听相机数据；2.加载OpenCV提供的人脸识别训练数据lbpcascade_frontalface到本地；3.初始化人脸跟踪中转站FaceTracker，将人脸识别训练数据路径传
# 零件尺寸检测的实现指南
在工业生产和制造领域，零件的尺寸检测是确保产品质量的重要环节。本文将详细介绍如何使用Python实现零件尺寸检测的流程，适合刚入行的小白学习。
## 一、项目流程概述
在开始之前，我们先来概述一下实现零件尺寸检测的整个流程。下面是一个基本的项目步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定检测标准与要求 |
| 2
检查光亮、反光的零件是否有缺陷，需要采用新颖的照明和成像技术的自动成像系统汽车配件和浴室设备等部件通常光亮，镀铬。为了检验这些零件，制造商通常会雇佣人工操作人员在这些零件被运往客户进行最终组装之前，对其镀层的一致性进行取样。这种手工处理非常耗时，而且容易出错。由于生产的零件数量较多，这种人工检验往往只能在产品批量生产时进行抽样检验。图1：Helmee开发了Covered Stereo Deflec
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2022-09-30 11:51:01
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二维几何特征拟合需要先投影到平面再拟合，测量软件默认
原创
2022-06-06 15:20:20
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