Halcon深度学习-企业项目实战（核酸管外观缺陷检测）图片

MATLAB水果分级系统（果径，色泽，缺陷，Bp神经网络算法）Matlab平台

精通GPU-利用CUDA加速图像处理，提升缺陷检测精度，CSDN CSDN组织关于GPU 方面的视频

在基于图像的轨道检测系统中，光照变化和表面反射特性容易影响轨道表面缺陷的分割效果。本文提出了一种基于背景减法的轨道表面缺陷图像分割算法。其次，为了提高精度，结合相关系数和欧几里得距离来测量像素邻域之间的相似度。然后，利用相似度测量结果确定邻域平均尺度，多尺度建立背景图像模型。最后，通过差分图像的图像差分和设定阈值实现轨道表面缺陷的分割。该方法充分利用了轨道图像中像素邻域之间的相似度信息，并建立了背景图像的精确模型。 因此，该方法可以有效减少照明不均匀的影响和轨道表面的反射特性，同时突出图像中的缺陷区域。实验结果表明，该方法具有良好的效果。对块状缺陷和线性缺陷的分割都产生了影响，这些缺陷在图像中离散分布。

机器视觉工业缺陷检测的那些事-20210817，涉及到机器视觉过程中的硬件设备的选型（包括如何选择光源、选择什么样的相机、镜头等）、常用的图像处理算法，以及市面上使用较多的算法库。相信肯定对大家有所帮助。

基于matlab平台的：水果分级系统（颜色，形状，大小，缺陷，方法bp，分级标准设置，带界面GUI，步骤详细）

绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准确跟踪、判定的效率，具有十分重要的应用效果。本项目可以作为计算机专业毕业涉及，提供处理好的数据集、视频和三组训练好的模型，部署简单，并且具有可用于图片检测和视频检测的图形化界面，方便易用。

pyqt+yolov5+pcb缺陷检测，登入界面+支持图像视频检测整体为YoloV5的代码 ui文件夹中存放ui的py文件和原件，便于使用与更改 ui_img存放ui使用的图像文件 utils中添加了一个用户账户工具id_utils.py detect_logical.py是检测界面的逻辑代码 main_logic.py是主界面的逻辑代码 userinfo.csv存放用户账号id信息

适用于深度学习，机器学习的目标检测。风能是现代社会最重要的可再生能源之一,风能的主要利用形式是风力发电,风机叶片是捕获风能并将其转化为电能的主要部件,由于大多数的风电机组工作环境复杂恶劣,且长期承受交变负荷作用,使得在役风机叶片容易出现故障,从而降低风机发电效率、造成安全生产隐患,因此对风机叶片表面故障进行检测和识别显得尤为重要。2003年中国风电进入开始快速发展阶段，2018年中国风电容量赶超美国，成为全球第一，然而，我国早期投建的风机已逐步进入中老年。风机叶片在运行过程中，受台风，雷电，冰雪，盐雾等恶劣天气影响，加上长期使用工程中受到的交变载荷的作用，容易出现裂纹，砂眼，分层，脱粘等损伤，所以需要长期的巡检，探测外表缺陷，损害，并进行长期的运营保养。为解决风机运维成本高，检测效率低，缺陷识别难等

findbugs-1.3.9.zip，是一个java源码检查的开源工具，很有用的。