人工智人-家居设计-工业智能相机的设计及其在干电池生产缺陷检测中的应用.pdf
2022-07-10 09:05:17
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近年来，由于基于语义的语义压缩技术的迅速发展，语义语义的稀疏表达被大量地运用于图像处理和图像处理等方面。利用稀疏表达和词典学习原理，对两类面料缺陷的逼近表达进行了研究，提出了一种新的织物缺陷识别方法。本课题的主要工作包括：
通过对目前纺织品缺陷的识别方法进行了研究，提出了一种新的分类方法，即以特征抽取和无属性抽取相结合的方法，对目前的缺陷进行了分析和归纳。然后，依据论文提出的基于稀疏表达和词典的学习算法，对面料缺陷的逼近表达进行了设计。最后，对试验结果进行了分析，表明了逼近表达式的有效性，为后续的面料缺陷识别奠定了基础。
介绍了一种利用稀疏表达技术进行纺织品缺陷识别的总体过程。首先采用直方图均衡方法对缺陷进行预处理；其次，利用逼近的稀疏表达模式，将缺陷图像进行分割，获得缺陷的部分；然后通过对缺陷分量进行重叠阈值分割，实现缺陷识别。
2022-07-05 13:05:08
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工业上太阳能电池板的缺陷检测识别，主要针对裂纹，斑点进行检测。详细内容参加博客：https://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/83246218
2022-06-30 18:12:54
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纸板缺陷检测图像数据集（3类缺陷，1000多张图像，VOC标签）.zip
2022-06-20 16:05:40
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1、yolov5绝缘子缺陷检测，包含训练好的道路指示牌识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在绝缘子缺陷检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别名为break_insulator共一个类别；并附绝缘子缺陷检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
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
2022-06-19 22:05:12
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