1：软件集成框架
2：labview视觉工具（模板匹配，跟随，尺寸测量，定位贴合等）
3：halcon视觉工具（模板匹配，形状匹配，图像转换labview，等）
4：数据存储
5：界面显示
2022-06-08 15:01:48
38.62MB
1、yolov5无人机视觉检测，包含训练好的无人机检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一万多张无人机检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为drone共1个类别
2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头
3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
4、采用pytrch框架，python代码
2022-06-08 09:10:22
113.66MB
Darknet版YOLOv3旋翼无人机视觉检测：
1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上
2、包含3000张数据集，类别名为drone，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074
2022-06-05 16:07:02
393.5MB
Darknet版YOLOv4旋翼无人机视觉识别：
1、包含训练好的YOLOv4和YOLOv4_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上
2、包含3000张数据集，类别名为drone，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074
2022-06-05 16:07:02
391.71MB
目前，机器视觉系统正在广泛地应用于视觉检测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中。在现代化的大生产之中， 产品质量检测和工艺环节中的质量控制往往是不可缺少的，机器视觉系统一般采用CCD 摄像机采集待测物图像， 再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数掘进行分析处理， 根据处理分析的结果实现模式识别、尺寸或坐标计算、缺陷分析等多种功能
2022-06-02 18:34:17
2.37MB
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以在线生产的热钢坯标号为识别对象，设计了一套实时视觉检测系统。利用灰度面积滤波、改进Marr边缘提取算子、自动阈值等图像处理技术滤除干扰，完成字符提取；通过投影法得到单个字符；并且引入距离变换的思想对模板匹配法进行改进，能更加准确地识别标号。视觉系统还利用无线技术进行数据传输。实验结果表明该检测系统是有效可行的，在识别准确率上近98%，每块钢坯的识别时间约1.5s，能满足生产线需要。
2022-05-19 20:38:58
1.58MB
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