本文翻译自INFORMATION PROCESSING IN AGRICULTURE 4 (2017) 33–40，原标题为Computer vision-based apple grading for golden delicious apples based on surface features。 作者信息：Corresponding author. E-mail address: p_moallem@eng.ui.ac.ir (P. Moallem). 关键词Keywords: Golden delicious apple Grading Computer vision Segmentation Classification

matlab开发-反射镜和扩散器表面散射的声学模型。用于空气声学的各种表面散射模型

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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。