针对抛光曲面工件表面缺陷检测的问题,提出了一种基于反射云纹图像的缺陷检测方法。该方法利用云纹光经抛光曲面反射产生的差异,通过检测云纹图像的变化进行缺陷的检测与定位。分析了抛光曲面的光照模型,使用SHEN-Castan算法抑制云纹边缘阶梯效应,通过Gabor变换与最大熵分割进行缺陷提取,剔除伪缺陷后实现缺陷的检测与定位。实验结果与统计表明,设计的方法能检测出抛光曲面表面上具有形变特征的缺陷,对不同类型的表面缺陷均有92%以上的检出率。利用所提的检测方法,可以自主设置系统的检测分辨率,对不同类型的缺陷具有较高的适应性,极大地提高了系统的可拓展性、普适性与实用性,较好地解决了高反射抛光曲面工件表面形变缺陷检测的问题,具有较高的理论价值与经济价值。

YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码。

几种表面缺陷检测数据集-附件资源

基于Halcon的SMT元件缺陷检测，完整介绍了使用halcon的步骤和效果。

基于Halcon的SMT_PCB元件缺陷检测.pdf

基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法

在3D-SPIHT编码的基础上，提出基于不对称小波树的分方向4D-SPIHT编码算法，通过构造4维不对称小波树结构，使得每一维上的小波分解级数可以灵活选择；根据小波树特点，将各小波频带按方向独立进行SPIHT编码，从而加快编码速度。实验结果表明，该算法能较有效地去除三维体数据之间的相关性，在不明显增加算法复杂度的基础上，提高压缩性能和编码效率。

图像的边缘是指图像灰度值的不连续点或变化剧烈的点的集合，图像的边缘提取是模式识别中物体特征抽取的重要环节之一，基于梯度的传统边缘检测方法对图像的边缘检测研究已经取得了一些成果，但目前在实际检测中得到的边缘结果并不令人满意；并且随着计算机速度和存储的飞速发展，图像量化像素点宽度将越来越小，即使在边缘处，相邻像素灰度值的差异将越来越小，从而制约了建立在以梯度为原则的边缘检测算子的发展。橡胶圈边缘检测是要提取缺陷和背景的边界线。工业用橡胶圈在生产过程中不可避免地会出现各种各样的缺陷，例如切割不平、厚度不均、毛边和气泡等。本文以橡胶圈的气泡缺陷为例，提出了一种基于数字图像处理的混合边缘检测算法，并给出

针对传统人工肉眼检测胶囊缺陷低效率及高误检率问题，设计了一套完整的基于机器视觉的胶囊缺陷检测系统，构建了从上料到传送装置，经过机器视觉光学系统图像采集与工控机图像处理，最后由剔除装置筛选出次品的硬件平台。运用EmguCV开源计算机视觉库和C#开发人机交互软件系统，包括用户管理、方案配置、相机调参、图像算法等功能。通过测试表明，整个胶囊检测系统可在9~12万粒/h的高速运转下稳定运行，误检率小于5%。具有良好的企业应用前景。

针对工业铝材缺陷检测中由缺陷样本稀疏带来的训练过拟合、泛化性能差等问题,提出一种基于多任务深度学习的铝材缺陷检测方法。先基于Faster RCNN设计一个包含铝材区域分割、缺陷多标签分类和缺陷目标检测的多任务深度网络模型;再设计多任务损失层,利用自适应权重对各项任务进行加权平衡,解决了多项任务训练中的收敛不均衡问题。实验结果表明,在有限的数据集支持下,相较于单任务学习,该方法能够在保持分割任务的均交并比(MIoU)指标最优的情况下,分别提高多标签分类和缺陷目标检测的准确率,解决了由铝材缺陷检测样本少引起的检测精度较低的问题。对于多任务应用场景,该模型能够同时完成三个任务,减少推断时间,提高检测效率。