1 绪论 1.1 智能小车研究背景和意义 1.2 智能小车国内外发展及研究现状 1.2.1 智能小车国外发展及研究现状 1.2.2 智能小车国内发展及研究现状 1.3 论文主要工作及章节安排 2 智能小车系统的总体设计 2.1 系统的总体设计方案 2.1.1 智能小车系统的总体设计思路 2.1.2 智能小车系统的总体设计框图 2.1.3 设计的可行性分析 2.2 智能小车系统开发环境 2.2.1 硬件开发环境 2.2.2 软件开发环境 2.3 WIFI技术 2.3.1 WIFI的基本工作原理 2.3.2 WIFI技术的特点 2.4 本章小结 3 智能小车系统的硬件设计 3.1 系统硬件设计 3.2 系统硬件模块选型 3.2.1 微处理器模块选型 3.2.2 电机驱动模块选型 3.2.3 视频采集模块选型 3.3 无线路由器的设计 3.4 STM32 的最小系统 3.4.1 电源电路 3.4.2 晶振电路 3.4.3 SWD接口电路 3.4.4 串口通信电路 3.5 本章小结 4 智能小车避障系统的设计与实现 4.1 避障流程设计 4.2 基于固定区域分割原理的避障算法 4.3 机器视觉的图像采集及处理 4.3.1 图像的获取和数字化 4.3.2 图像预处理技术 4.4 障碍自动检测 4.4.1 障碍物特征参数获取 4.4.2 多个障碍物的处理 4.4.3 障碍物区域确定 4.5 本章小结 5 智能小车系统的软件设计 5.1 上位机应用程序设计 5.1.1 APP程序设计概述 5.1.2 APP基本文件解析 5.1.3 APP的 UI设计 5.1.4 APP的主要程序描述 5.2 Android手机应用程序设计 5.3 操作系统的移植 5.3.1 μC/OS-Ⅲ移植的条件 5.3.2 μC/OS-Ⅲ移植的主要工作 5.3.3 μC/OS-Ⅲ的文件移植 5.4 硬件驱动程序设计 5.4.1 无线数据传输程序设计 5.4.2 电机驱动模块程序设计 5.4.3 视频采集程序设计 5.5 本章小结 6 系统测试 6.1 系统硬件检测 6.1.1 电机驱动的测试 6.1.2 无线路由器的测试 6.2 系统软件测试 6.2.1 PC上位机的测试 6.2.2 Android手机端的测试 6.3 自动避障功能测试 6.3.1 避障进程以及躲避障碍物后运行轨迹的复原 6.3.2 避障实验测试 6.4 本章小结

康耐视In-Sight全系产品简介

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为实现图案布匹瑕疵在编织过程中的实时检测，提出一种通过区域差影自动分割瑕疵区域的检测方法。通过求取水平和竖直两方向距离叠加函数极值，并对极值做权重分析，精确求取纹理基元周期；根据所求纹理基元周期确定区域差影的区域大小，并对区域差影图像求取梯度，再进行标记分水岭分割，能够快速准确地分割出纹理瑕疵区域。实验结果表明：该算法能够准确地检测出纹理布匹瑕疵的位置，检测一帧用时200 ms，准确率均达98%以上，实时性强，检测精度高，满足工业现场要求。

《机器视觉发展白皮书（2021版）》

目前许多轴承生产线上利用人工肉眼识别轴承工件号，这样不仅识别效果不好且效率低.在本文设计了一种基于机器视觉的轴承压印字符识别算法，该算法有利于轴承的生产以及后续的管理工作.首先对采集到的图像进行高斯滤波降噪，减少噪声对后续操作的影响；然后利用最小二乘法对ROI圆环进行提取，确定要进行操作的图像区域；接着使用八分之一圆扫描方法将圆环图像展开，使得字符识别操作更加简洁；随后对字符进行切分、归一化；最后使用SVM对字符进行识别.实验表明，该方法能够实现轴承压印字符识别，识别准确率在98%以上，并且具有良好的鲁棒性，系统响应速度快，能够满足工业需求.

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opencv4.5.0部署yolov5 6.0的钢铁表面缺陷检测模型，耗时一个月，谢谢大赏，有问题私信

在图像处理中最常用的各种国际标准测试图像，包括Lena、Barbara、Cameraman、Peppers等多种格式的图像。 The most commonly used in image processing in various international standard test images, including Lena, Barbara, Cameraman, Peppers, and other images in multiple formats.

首先pip install -r rerequirements.txt 搭建好yolov5的环境 搭建好yolov5的环境后直机运行 python detect_and_stereo_video_003.py