引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hdev) blob+差分+特征(官方示例pcb_inspection.hdev) 光度立体 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 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 前一篇总结了频域与空间域的结合使用,本篇就光度立体的缺陷检测做一个总结. 光度立体 在工业领域,表面检测是一个非常广泛的应用领域.在halcon中,

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. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

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 - 博客园 (cnblogs.com) 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 - 博客园 (cnblogs.com) 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 整体思

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 - 博客园 (cnblogs.com) 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 - 博客园 (cnblogs.com) 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 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

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 - 博客园 (cnblogs.com) 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 - 博客园 (cnblogs.com) 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 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

LAWS纹理滤波 texture_laws(Image, 原图像 ImageTexture, 输出值,滤波后图像 FilterType, 过滤器类型 Shift, 灰度值转换,滤波后的灰度值可能会比较大,转换后的灰度值Gray=Gray/(Shift2),要根据滤波器选择合适的灰度值转换 FilterSize) 过滤器大小,3, 7, 5可选 过滤器类型帮助文档中有详细列举, 各种大小的过滤器都是由leswruo这几个向量构成,文档中单个向量都有原型,对于组合出来的滤波器矩阵,就是两个向量的点积

一.利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单) 二.步骤(完整代码见最后) 2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化) 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #循环要检测的图,均灰度化 for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread

实验七.缺陷检测 一. 题目描述 ​ 对下面的图片进行缺陷检测操作,请详细地记录每一步操作的步骤. ​ 第一站图片是标准样品,后面几张图中有几个样品有瑕疵,需要你通过计算在图片上显示出哪张是合格,哪张不合格. **1.思路** ​ Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进而对比图片 图像直方图 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比

例程:detect_indent_fft.hdev 说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步: 首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器(将原图通过高斯滤波器滤波): 然后,将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换: 最后,利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上(在缺陷上画圈). 注:代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *Initialization(初始化) dev_updata_off() //这一句包含如下

在纹理中找瑕疵.基于高斯混合模型(GMM)分类器的纹理检查模型,适用于图像金字塔,可以分析纹理的多个频率范围. [要求]训练样本,必须完美无瑕疵. [步骤] 1.创建模型 create_texture_inspection_model 或 read_texture_inspection_model 2.加载训练样本 add_texture_inspection_model_image 查看样本get_texture_inspection_model_image 保存样本write_object

例程:surface_scratch.hdev 说明:这个程序利用局部阈值和形态学处理提取表面划痕 代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *surface_scratch.hdev:extraction of surface scratches via local thresholding and morphological post-processing* dev_close_window() dev_update_window('off') ***** *step: acqu

很牛的测试 参考: 1.https://www.radiantvisionsystems.com/ 2.https://www.radiantvisionsystems.com/node/275 LCD显示器缺陷自动化检测方案 Video 成像亮度计及成像色度计在显示器生产过程中针对显示器亮度.色度缺陷检测的应用,从而助力制造商提高产效.降低生产成本,提高显示器每一制程的产品品质. × × WATCH THE VIDEO Prefer to watch on YouKu?

正交缺陷分类法(ODC)是一种用于分析软件缺陷的归类方法.它可以结合软件开发过程的一系列数据分析技术,为测试组织提供了一个强大的针对开发过程和软件产品的评估方法.在本篇文章中,会列举三个案例研究来说明如何使用ODC改善我们的软件测试. 第一个案例描述一个团队如何开发一个高质量的.成熟的产品,并以此来达到他们在测试策略所制定的减少区域缺陷的目标.第二个案例是一个中间件软件项目,他 们通过ODC确定需要加强的系统测试的范围.第三个案例则描述了一个小型团队,在测试策略不够充分的情况下,他们是如何认识到

开关检测案例一: 具体电路图如下: K1--K4闭合,控制 D1—D4 亮灭 产生的问题: 1.关于 R8 R9 R7 R10 的阻值选择问题,倘若太大的话,  比如10K 不管开关断开还是闭合,好像都没什么用,电阻上部分电流被拉低,一直为低电平,虽然仿真对,但终究有问题 倘若选择一般大,则为灰色,表示电平不确定,最后不得已选择 20Ω 电阻,电平可以确定,开关闭合,电平拉低,那么实际电路中, 电阻的取值究竟怎样呢???? 2.需要掌握 按位与 的用法 参加运算的两个数据,按二进制位进行“与”运

1. 词法“陷阱” = 不同于 == , 可以通过if( 1 == a )来避免 & | 不同于 && || 词法分析中的“贪心法” 编译器将程序分解成符号的方法是,从左到右一个字符一个字符地读入,如果该字符可能组成一个符号,那么再读入下一个字符,判断已经读入的两个字符组成的字符串是否可能是一个符号的组成部分:如果可能,继续读入下一个字符,重复上述判断,直到读入的字符组成的字符串已不再可能组成一个有意义的符号.这个处理策略被称为“贪心法”,也称为“大嘴法”.举例:a---b 等价于

前言:软件缺陷是不可避免的,要尽量减少错误并提高软件质量,主要有两在类技术,即缺陷预防和缺陷检测 缺陷预防包括编写更好的设计规范.实施代码审核制度.运行代码静态分析工具.运行单元测试等 PMD是一种开源分析Java代码的工具,通过静态分析获知代码错误,该工具可以做到检查Java代码中是否含有未使用的变量.是否含有空的抓取块.是否含有不必要的对象等等 因此Jenkins+PMD构建自动化静态代码检测是很有必要的 PMD下载地址:http://sourceforge.net/projects/pmd

Netty 编解码技术 数据通信和心跳监控案例 多台服务器之间在进行跨进程服务调用时,需要使用特定的编解码技术,对需要进行网络传输的对象做编码和解码操作,以便完成远程调用.Netty提供了完善,易扩展,易使用的编解码技术.本章除了介绍Marshalling的使用,还会基于编解码技术实现数据通信和心跳检测案例.通过本章,你将学到Java序列化的优缺点,主流编解码框架的特点,模拟特殊长连接通信,心跳监控案例.还在等什么,丰满的知识等你来拿! 技术:编解码,数据通信,心跳监控 说明:github上有完

一.背景和目的 近年来,随着新业务.新技术的快速发展,应用软件安全缺陷层出不穷.虽然一般情况下,开发者基本都会有单元测试.每日构建.功能测试等环节来保证应用的可用性.但在安全缺陷方面,缺乏安全意识.技能和工具,最终导致了安全缺陷的出现. 对于软件开发安全意识和软件开发安全技能方面本文中不再做详述,软件开发者可通过培训和实践提高自身意识和技能,本文目的主要是提供一种思路和方法,让软件开发者像测试软件功能一样,测试软件安全缺陷,并且能够融入到整个的软件开发过程中. 二.自动化安全代码检测平台概述 2

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一