内容概要：本文详细介绍了一种基于Matlab的瓶子缺陷检测系统的设计与实现。该系统通过图像采集、预处理（如灰度化、去噪）、边缘检测（采用Canny算法）、形态学操作（如膨胀、腐蚀），以及缺陷识别与分类（基于边缘长度、面积等特征）等步骤，实现了高效、精确的质量检测。文中还讨论了针对不同类型瓶子（如透明玻璃瓶、磨砂瓶）的具体优化措施，以及如何应对生产线上的特殊挑战（如反光、水渍等）。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员，尤其是希望了解或应用Matlab进行图像处理和缺陷检测的人群。 使用场景及目标：适用于各类玻璃制品制造企业的质量控制部门，旨在提高检测精度和效率，减少人为因素导致的误差，确保产品符合质量标准。同时，也为研究者提供了一个完整的案例分析，帮助他们理解和掌握图像处理的基本方法及其在实际工程中的应用。 其他说明：文中提供的代码片段可以直接运行并测试，便于读者快速上手实践。此外，作者分享了许多实践经验，包括参数选择的经验值、常见错误及解决方案等，有助于读者更好地理解和改进自己的项目。

瓶子目标检测 yolov5 瓶子检测数据集， 类别名：bottle； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

一般的那种玻璃瓶子材质，化学试管，烧杯，水杯等，透明但是有光泽，适用于绝大多数的透明玻璃，shader和贴图都在里面

使用了labelimg进行了人和瓶子的区分（YOLO格式）可免费使用。 imgs为所有图片数据集 labels为所有标准好的txt标签文件 未将数据集进行划分（可根据个人需求进行比例划分）

易拉罐，瓶子，塑料，容器分类数据集（每类超过250张图片）。 易拉罐，瓶子，塑料，容器分类数据集（每类超过250张图片）。 易拉罐，瓶子，塑料，容器分类数据集（每类超过250张图片）。

基于yolov5+PyQt5GUI界面瓶子识别检测源码+模型(1.7万多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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自创建的.g2o文件，旋转拍摄一个瓶子

unity3d 源代码 Bottle Shot (iPhone.Android) 移动版 酒吧砸瓶子.zip

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