PCB板缺陷检测识别系统通过YOLOv7网络深度学习技术，对现场PCB是否存在缺陷部分进行实时分析检测，当检测到PCB本身存在缺陷的时候，立即抓拍存档告警方便后期针对性的进行调整改。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Y
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2023-08-23 20:16:22
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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
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2024-04-24 14:58:22
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基于统计分类的方法： （1）基于KNN方法（最近邻法）：利用相似度，找出k个训练样本，然后打分，按得分值排序。 （2）基于Naive Bayes算法：计算概率，构建分类模型。引导： 医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程，任何一个医生都无法直接看到病人的病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这时医生就好比一个分类器，
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2023-11-28 11:25:54
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前段时间， 潘石屹 几乎将旗下几个耳熟能详的SOHO地标项目，售卖一空。坊间舆论躁动，以为潘石屹要学李嘉诚一手，纷纷网络讨伐：“别让潘石屹跑了！”但他却很镇定，在56岁生日当天，发了条微博，没聊地产，没卖苹果，也没po摄影作品，而是宣布要进军 编程语言 ：Python。 一个地产商，不盖房，竟然搞起编程了。Python的魔力真的这么大吗？1、全球三大主流编程语言之一Python是一种面向
摘要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。 缺陷检测算法不同于尺寸、二维码、OCR等算法。后者应用场景比较单一，基本都是套用一些成熟的算子，所以门槛较低，比较容易做成标准化的工具。而缺陷检测极具行业特点，不同行业的缺陷算法迥然不同。随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。
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2021-06-09 20:47:00
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、机器视觉缺陷检测方法二、YOLO-q-v3 算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
引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配(定位)+差分：halcon——缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大
光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大
特征训练测量拟合频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大
深度学习本篇主要总结一下缺陷检测中测量拟合的方法
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2024-08-20 18:37:22
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前面分享了机器视觉在汽车行业与交通行业的应用，其实机器视觉在工业上的应用是最广泛也是最具挑战性的，其中PCB板缺陷检测一直是机器视觉待攻克的难题。印刷电路板(PCB)是电子零件的基板,需求量极大,承载着电路元件和导线的布局,其优良与否对电子产品的质量有着重要影响。本篇论文从传统图像处理方式、传统机器学习及深度学习3大维度全面回顾了近 10 年基
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2023-11-05 07:47:58
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首先进行产品的缺陷观察，通过采到的图像中我们可以看到，图像上的引脚焊点存在错位不良，如下图： 根据图片，我们需要利用视觉助手算法将引脚偏移部分筛选出来，实现检测要求。算法模拟第一步：确认产品采图是否存在偏移，根据偏移情况，找到共同特征点进行定位坐标系的建立。 利用模板匹配进行定位坐标系建立第二步：利用图像掩膜将所需检测区域与原图分离：
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2023-11-14 19:22:15
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引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配(定位)+差分光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 特征训练测量拟合频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 深度学习本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法。即用形状匹配，局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷。模板匹配(定位)+差分?整
# 实现“pcb缺陷检测算法 pytorch Python”教程
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 了解问题
开发者 了解pcb缺陷检测算法的背景和原理
section 准备数据
开发者 准备数据集，包括正常和有缺陷的pcb图片
section 模型设计
开
原创
2024-03-30 06:02:09
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引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配(定位)+差分：halcon——缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大)
特征训练测量拟合：halcon——缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) -
随着自动化技术的快速发展，在工业生产中很多需要人工操作的环节逐渐转由机器完成，工业生产自动化也将越来越多的工人们从枯燥乏味的工作中解放出来，让他们去发挥更大的价值。 产品表面缺陷检测是工业生产中的重要环节，是产品质量把控的关键步骤，借助缺陷检测技术可以有效的提高生产质量和效率。但是由于设备及工艺等因素的影响，产品表面的缺陷类型往往五花八门，比如织物生产中方出现的污点、破损，金属产品上的划
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2023-11-27 15:23:02
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<2023.07.02> 新增 4.5 PyramidFlow 模型图和创新点总结 <2023.06.14> 新增 4.5 PyramidFlow 基础信息 <2023.05.01> 新增 4.4 FastFlow <2023.04.24> 新增 4.3 CS-Flow <2023.02.26> 新增 4.2 CFlow <2023
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2024-01-29 17:35:50
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一、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：划痕、污点瑕疵、漏诊、破洞、毛丝等。常用的手法有六大金刚， 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+空间结合二、频域+空间结合法1、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换，此思想在傅立叶光学上有所阐述，就
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2024-03-16 10:08:54
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在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，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，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视
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2023-08-07 15:45:54
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前言 缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，下面将会介绍几种深度学习算法在缺陷检测领域中的应用。A fast and robust convolutional neura
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2023-11-20 22:50:32
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1. 介绍什么是物体检测？ 给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测图像中是否有汽车，树木，人等。如果我们可以分析图像并检测物体，我们可以教机器做同样的事情吗?答案是肯定的。随着深度学习和计算机视觉的兴起，我们可以实现目标检测的自动化。我们可以建立深度学习和计算机视觉模型，可以检测和定位目标，计算它们之间的距离，预测它们的未来的位置等。目标检测在计算机视觉和机器学习中有着广泛
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2023-11-16 17:04:05
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缺陷检测是什么？缺陷检测，是各行业产品质量管理体系中的重要一环，也是产品在正式投入市场应用前最后一道屏障。由于产品可能出现的品质问题多种多样，没有统一的衡量标准，所以一直以来，产品质检都是依靠人工来完成。可以说，产品最终的交付质量很大程度上取决于质检员的工作经验。而完全依靠人工来实现，又面临着效率低下、成本日益增加的问题。如何在保证产品质量的基础上，提升质检效率、降低成本是每一家制造企业长期追求的
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2023-11-22 20:04:11
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文章预览：前言1. 缺陷检测分类1.1 标准缺陷检测1.2 非标缺陷检测（针对行业特性）2. 行业难点3. 常规缺陷检测算法（Halcon）3.1 差分法3.1.1 blob分析+差分3.1.2 模板匹配+差分3.1.3 两种检测方式对比3.2 频域+空间结合法3.2.1 傅里叶变换理论3.2.2 应用场景3.2.3
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2023-08-21 13:41:05
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