近年来，受全球经济增速放缓影响，制造业面临着从开拓增量市场到升级存量市场的加速转变，而利用智能化、数字化技术进行改造正是目前众多企业转型方向。质检一直是制造生产流程中举足轻重的一个环节，产品上一处微小缺陷有可能影响制造商整体生产良率，若不小心流入市场，更有可能产生无法想象的安全风险。“二八法则”，解决最难的问题目前现有工业视觉检测技术只能解决80%的问题，剩下20%的难题，还亟待攻克。为应对挑战，
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2024-08-27 14:24:13
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代码看起来可以工作，但不是以你“想当然“”的方式。如果一段代码直接出错，抛出了异常，我不认为这是陷阱。比如，Python程序员应该都遇到过的“UnboundLocalError", 示例： >>> a=1
>>> def func():
... a+=1
... print a
...
>>> fu
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2024-06-15 09:18:43
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在机器学习的领域中，尤其是在图像处理和计算机视觉方面，利用 PyTorch 进行缺陷检测显得越来越重要。通过构建深度学习模型，以发现和定位图像中的缺陷，能够在质量控制和产品检查中发挥不可或缺的作用。本文将详细介绍如何在 PyTorch 环境中解决缺陷检测问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化，带你一步步实现这一目标。
## 环境准备
为确保你的开发环境能够顺利运行
利用openCV或其他工具编写程序实现对多个产品图片进行缺陷检测并判断产品是否合格。实现过程1、编写程序 目标图片如下 &nb
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2023-09-08 19:13:58
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目标检测（object detection）一、 介绍在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。 然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）。 目标检测所关注的问题：分类：
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2023-11-14 09:00:13
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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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# 使用PyTorch进行PCB缺陷检测的流程
在本教程中，我们将使用PyTorch实现PCB缺陷检测的卷积神经网络（CNN）。PCB（Printed Circuit Board）是电子产品中常见的元件，其缺陷检测至关重要。下面我们将分步骤介绍如何实现这个任务。
## 实施流程
| 步骤 | 描述
前言最近一直在研究深度学习去实现缺陷检测，在中看到了大神的博客《tiny YOLO v3做缺陷检测实战》，他用的是TensorFlow+Keras框架。当我照着做的时候，TensorFlow死活报各种Error。经历了各种升级降级包库，删了又装，装了又删的折磨后，决定转战pytorch。因为大神说YOLO v3做DAGM的数据集效果很好，所以我还是想用YOLO v3模型。搜了一下与该模型的相关的帖
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2024-02-01 22:16:42
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原标题：当机器视觉走进轮胎缺陷检测，人工与AI，谁才是主流如今，车辆已经不是什么稀有品，几乎人手一辆，然而，随着车辆的增加，事故发生率也不断上升，除却驾驶员疲劳驾驶、酒驾等人为因素，由于轮胎的质量问题而引发的事故也不在少数。汽车轴承中的轴套有5个面，每个面在生产过程当中都有可能会产生一些裂口；轮胎背面还会有一些凹坑，或者是在加工过程当中有烧伤，严重的时候5个面可能会有20几种缺陷。如果是人工来检测
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2024-08-27 15:07:59
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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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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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Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection的介绍和实现本文介绍论文解析1. INTRODUCTION2. Related Work3. Segmentation network3.1 决策网络3.2 Learning3.3 Inference4. Segmentation and decision
目录ISMT动机1. Overview2. Pseudo Labels Fusion3. Interactive Self-Training4. Mean TeacherUnbiased Teacher动机1. Overview2. Burn-In3. Teacher-Student Mutual Learning4. Bias in Pseudo-LabelISMTInteractiv
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2024-05-17 23:32:58
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# 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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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
一、软件测试定义1.简单来说，软件测试就是从现有软件中，尽可能多的发现bug的过程。●说明：（1）软件不完美，或多或少存在bug，所以测试人员的职责不是“消灭”bug,而是尽可能多的发现bug（2）软件测试强调的是查找bug的过程，只要完成了排查bug的过程，无论是否发现bug，都是在测试（3）软件测试的最终目的是能够保证软件有一个好的质量（QA-质量保证）二、软件开发的阶段划分（1）需求分析阶段
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2023-12-07 21:52:54
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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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先挖个坑，把之前做过的缺陷检测记录一下，以后有时间再来填坑U-NetU-Net网络发表于2015年，最开始是用于医学细胞图像分割，但是针对其他的分割问题，U-Net似乎也表现出了不错的性能[2]。该网络结构如下图所示，其整体的流程实际上是一个编码和解码（encoder-decoder）的过程。 U-Net网络是一个经典的全卷积网络，输入为572×572大小的图片，论文中将网络左侧称为contrac
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2023-12-15 13:39:46
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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、手眼
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2024-01-04 15:58:34
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