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,

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

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

官方文档翻译 名称: photometric_stereo -- 通过光度立体技术重建表面. 签名: photometric_stereo(Images : HeightField, Gradient, Albedo : Slants, Tilts, ResultType, ReconstructionMethod, GenParamName, GenParamValue : ) 描述: photometric_stereo可以用来从一个物体的两维纹理,例如它的打印照片,来区分出它的三维形状.这

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

一. 系统状态备份 主要是网络.服务.端口.进程等状态信息的备份工作 系统服务备份: chkconfig --list > services.log 进程备份: ps -ef > ps.log 监听端口备份: netstat -utnpl > port-listen.log 系统所有端口情况: netstat -ano > port-all.log 二. 断开和限制对外连接 iptables -A OUTPUT -o lo -j ACCEPT 允许本机访问本机 iptables -

在Android开发过程中,防作弊一直是老生常谈的问题,而模拟器的检测往往是防作弊中的重要一环,接下来有关于模拟器的检测方法,和大家进行一个简单的分享. 1.传统的检测方法. 传统的检测方法主要是对模拟器的IMSI.IDS.默认文件等几个方面进行检测. (1)默认号码: private static String[] known_numbers = {"15555215554", "15555215556", "15555215558", &qu

//死锁检测 .load sosex.dll :> !dlk :> !mk -a The mk command displays a call stack of the currently selected thread (including both managed and unmanaged frames). The command has now been extended to support the -a switch which outputs both the local var

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?

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between

前言 本文收集汇总了目前CVPR 2022已放出的一些数据集资源. 转载自极市平台 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. M5Product Dataset 论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.04275 数据集地址:https://xiaodongsuper.github.io/M5Product_dataset/index.html M5Product 数据集是一个大规模的多模态预训练数据集,具有针对电

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