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
摘 要为解决市民口罩佩戴目标检测中因小尺寸目标较多导致其识别精度不高的问题，提出一种基于 ＹＯＬＯｖ３改进的算法 Ｍ＿ＹＯＬＯｖ３。重构特征金字塔机制，把原本３＊３的类金字塔结构扩建为４＊４尺寸，把先验框数量由９增加到１６，通过 以上方法降低神经网络感受野，增强 Ｍ＿ＹＯＬＯｖ３对小尺寸目标的敏感度。将原有的损失函数ＩｏＵ 替 换 为 ＤＩｏＵ ，解决边框回归时难以确认梯度下降方向的问题。基于网络
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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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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# 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
# 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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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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导读针对铝型材表面缺陷快速准确检测的需求，本文提出一种基于 YOLO 深度学习模型的铝型材表面缺陷识别方法。而建立基于 YOLO 的铝型材表面缺陷识别模型，通过增加模型预测尺度，提高对微小缺陷的识别能力。通过多尺度训练方法，增强模型对不同尺度缺陷的适应性和识别精度。铝型材作为建筑和机械工业领域中重要的应用材料，其全行业的产量和消费量在世界范围内逐年递增。铝型材在生产过程中，由于材料特性和加工工艺
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2022-11-09 15:09:04
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《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》学习笔记前段时间完成了《基于图像的零部件缺陷识别系统设计》毕业课程设计，过程中收获了很多，老师也分享了很多论文，在此记录一下学习的收获。本文的论文引用：陶显, 侯伟, 徐德. 基于深度学习的表面缺陷检测方法综述. 自动化学报, 2021, 47(5): 1017−1034 doi: 10.16383/j.aas.c190811文章链接：http://www.a
【目标检测】桥梁表面缺陷4318张YOLO-VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式
压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件
JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4318
Annotations文件夹中xml文件总计：4318
labels文件夹中txt文件总计：4318
标签种类数：5
标签名称:["bridge-crack","for-review"
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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检测产品表面缺陷，例如变色，灼伤，裂缝和划痕，对于人类或机器视觉来说是一项艰巨的任务。这些缺陷可能具有随机形状和低对比度，并且经常被产品的天然表面纹理或图案遮挡。利用机器视觉检测这些缺陷需要了解缺陷的外观，注意照明，相机分辨率和部件显示以及复杂的机器视觉算法。 我们通过直观和通过培训了解这些缺陷的外观来检测表面缺陷。例如，划痕通常表现为一系列直线或轻微弯曲的线段，我们使用我们的“格式塔”能力下意识
磁瓦表面缺陷数据集368张5类缺陷VOC+YOLO格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式
压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件
JPEGImages文件夹中jpg图片总计：368
Annotations文件夹中xml文件总计：368
labels文件夹中txt文件总计：368
标签种类数：5
标签名称:["blowhole","break","crack","fray","u
轧钢表面缺陷数据集1799张VOC+YOLO格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式
压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件
JPEGImages文件夹中jpg图片总计：1799
Annotations文件夹中xml文件总计：1799
labels文件夹中txt文件总计：1799
标签种类数：6
标签名称:["crazing","inclusion","patches","pit
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
表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企
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2024-01-03 07:41:27
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模型对不同尺度缺陷的适应性和识别精度。铝型材作为建筑和机械工业领域中重要的应用材料，其全行业的产量和消费量在世界范围内逐年递增。铝型材在生产过程中，由于...
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2023-07-02 00:08:31
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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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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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