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瑕疵检测代码-matlab Ansys代码 材料传热 介绍 在这项研究中，主要目标是通过热成像方法检测3D打印中的一些金属零件，并通过比较它们的热图像来发现金属零件中的一些问题或缺陷。 使用热传感器检测物体的步骤如下： 选择合适的设备加热物体 记录物体的热传递 分析获得的红外图像并确定物体的状况 目的 在本项目中，将通过使用Ansys软件进行仿真来验证使用红外热成像传感器检测物体表面结构的方法。 通过比较方形物体和圆柱物体的红外图像误差来找到检测精度。 主要的实验方法是使用Ansys软件模拟目标物体的热传递并获取物体的热图像。 通过将热成像图像与物体的实际光学图像进行比较，可以获得热成像检测的检测精度。 项目步骤 使用Ansys模拟传热模型并获取保存在Excel中的数据文件 使用Matlab计算Excel数据并绘制传热图

基于MATLAB的工业瑕疵缺陷检测，采用工业板图像作为素材。利用灰度化，二值化，边缘提取，形态学运算等方法，检测并标出出瑕疵所在位置，计算出各个块面积。设计了一个UI界面，显示瑕疵个数和面积等参数。

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瑕疵检测代码-matlab 在使用这些代码之前，请阅读此“ readMe.txt”文件。 这些代码仅供非商业用途共享。 出于商业目的，请与作者联系：。 这是MATLAB 2010中WTMF策略的实现示例，如果使用这些代码，请引用以下论文 X. Zhou，Y。Wang，Q。Zhu，J。Mao，C。Xiao，X。Lu，H。Zhang，“使用视觉注意模型和小波变换的玻璃瓶底部表面缺陷检测框架，” IEEE Transactions on工业信息学。 审查中，第**页，2019年。 共有三个文件夹，分别是“ testImages”，“ WTMFmatlab”和“ result”，用于保存测试图像，建议的WTMF策略代码和缺陷检测结果。 对于MATLAB代码，存在三个.m文件：example_ATdetWaveMF.m，funATdetWaveMF.m，funSecondDerGauTradition.m，其中example_ATdetWaveMF.m是主文件，请运行此文件。 对于此example_ATdetWaveMF.m文件，有10个参数，如下所示： baseFun0\n='coif'; ba

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

瑕疵检测代码-matlab 使用可变自动编码器-VAE进行异常检测 在化学材料，衣物和食品材料等的运输检查中，有必要检测正常产品中的缺陷和杂质。 在以下链接中，我共享了仅使用图像进行训练的，使用CAE来检测和定位异常的代码。 在此演示中，您可以学习如何将变式自动编码器（VAE）应用于此任务而不是CAE。 VAE使用潜在空间上的概率分布，并从该分布中采样以生成新​​数据。 要求 MATLAB版本应为R2019b及更高版本 用法 EN_VAE_Anomalydetection.mlx ・显示如何用英语训练VAE模型的示例 JP_VAE_Anomalydetection.mlx ・显示如何用日语训练VAE模型的示例 参考 自动编码变数贝叶斯[2013] Diederik P Kingma，Max Welling 版权所有2019-2020 The MathWorks，Inc.

这是一个本人在Windows下基于darknet+qt+opencv搭建的一个深度学习-目标检测快速训练预测的平台，可以利用该平台快速进行您自己数据集的标注/训练/预测。详细使用过程请访问博客：https://blog.csdn.net/KayChanGEEK/article/details/85849503