数据集里有1万份来自实际生产中有瑕疵的铝型材监测影像数据，每个影像包含一个或多种瑕疵。供机器学习的样图会明确标识影像中所包含的瑕疵类型。 1. 型材表面应整洁，不允许有裂纹、起皮、腐蚀和气泡等缺陷存在。 2. 型材表面上允许有轻微的压坑、碰伤、擦伤存在，其允许深度装饰面≯0.03mm，非装饰面＞0.07mm，模具挤压痕深度≯0.03mm。 3. 型材端头允许有因锯切产生的局部变形，其纵向长度不应超过10mm。

工业金属表面缺陷数据集。它包含十种类型的表面缺陷，即冲孔（Pu）、焊缝（Wl）、新月形缝隙（Cg）、水斑（Water Spot）。油斑(Os)、丝斑(Ss)、夹杂物(In)、轧坑(Rp)、折痕(Cr)、腰部折痕 (Wf)。所收集的缺陷都在钢板的表面。该数据集包括3570张灰度图像。 - 冲孔：在钢带的生产线上，钢带需要根据产品规格进行冲孔。产品规格；机械故障可能导致不必要的冲孔，从而导致冲孔 缺陷。 - 焊接线。当带钢被更换时，需要对带钢的两卷进行焊接，并产生 焊接线就产生了。严格说来，这不是一个缺陷，但需要自动 检测和跟踪，以便在后续切割中规避。 - 月牙形间隙。在钢带生产中，切割有时会产生缺陷，就像半个 一个圆。 - 水斑。水斑是由生产中的干燥产生的。在不同的产品和 不同的产品和工艺，对这种缺陷的要求是不同的。然而，由于水斑一般对比度较低，并且与油斑等其他缺陷相似，因此通常被视为 一般来说，水斑的对比度较低，而且与其他缺陷（如油斑）相似，所以它们通常会被误测。 - 油斑。油斑通常是由机械润滑剂的污染引起的，这将影响产品的外观。影响产品的外观。丝斑。带材表面的局部或连续的波浪状斑块，

惠更斯超表面对正交极化透射波的独立控制

深度学习用于元表面优化 使用深度学习以张量流/角点和约5600 Lumerical模拟作为训练数据来优化单元素超表面参数。 在垂直入射光下进行的模拟。 定义超表面的特征是1.长度（L）2.宽度（W）3.高度（H）4.x方向周期性（Ux）5. y方向周期性（Uy）。 输出是周围和整个可见光的相位光谱，增量为5 nm（450 nm-800 nm）。 对于PowerPoint，有动画，所以我建议在幻灯片放映模式下观看。 此仓库中发布的所有内容均已获得许可 我将在介绍这项工作。 背景 超表面用于多种应用以各种方式操纵光。 设计这些纳米结构的当前最先进的方法是相当中世纪的，并且依赖于蛮力策略。 也就是说，给定所需的输出，超颖表面参数的哪些组合可以为我们提供最接近所寻找值的值？ 为了回答这个问题，研究人员依靠仿真软件并执行了数千次参数扫描，希望他们找到最佳的组合。 在时间和计算能力方面，仿真的成本

matlab开发-表面光洁度表面参数表面。使用MESH命令演示Dini曲面的曲面图。

总共2300张,划分了458张验证集,包括焊缝共十类缺陷目标

缺陷类型包括包括粉团、角裂、滴釉、断墨、滴墨、B孔、落脏、边裂、缺角、砖渣、白边等

机械加工工艺及热处理、表面处理技术文档资料合集（30例） 30个机械零件的加工工艺.docx 45号钢热处理工艺.doc 关于金属材料表面处理的几种方法.doc 典型零件机加工.ppt 圆跳动问题汇总.doc 基准及定位基准选择.ppt 定位基准的选择.ppt 尺寸公差、形位公差、表面粗糙度数值上的关系.ppt 强度、刚度、硬度和韧性、脆性、塑性.doc 形位公差培训与最大实体的计算方法.ppt 机械加工工艺规程的制定.ppt 机械加工精度设计举例.ppt 机械加工设备与典型刀具.ppt 机械零件加工技术要求汇总.doc 热处理简介.ppt 热处理要求.doc 碳钢的分类、牌号及用途.doc 表面热处理与化学热处理3.29(VIP).ppt 表面热处理及化学热处理.ppt 装配基础知识.ppt 轴的校核(例题很好).ppt 轴的精度设计.ppt 轴的设计、计算、校核.doc 轴类零件加工工艺3.29（VIP）.ppt 轴系零部件.ppt 轴结构设计和强度校核.doc 轴结构设计和强度校核4.21.doc 金属材料的表面处理.ppt 金属表面处理工艺.ppt 钢的热处理举例.ppt

基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺陷检测 基于YOLOV5s模型的轧钢表面缺

本文以柑橘的虫伤、腐烂、炭浀，药伤，溃疡，灼伤，裂口等常见缺陷作为研究对象，采用经典算法，GAC模型算法，LBF模型算法对实验对象进行分割。经过实验，识别率能达到95%以上