包含693张图片PCB电路板缺陷的图片,已标注为voc xml和YOLO txt格式两种格式的标签。缺陷类别包含六种:missing_hole,mouse_bite,open_circuit,short,spurious_copper,spur
2024-05-24 20:31:17 907.68MB 数据集 缺陷检测 YOLO 深度学习
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摘要2 设计内容1 引言项目背景钢铁生产巨头Severstal在高效的钢铁开采和生产方面处于领先地位,他们现在正在寻求机器学习,以提高自动化程度,提高效率并保持
2022-12-24 15:50:55 431KB
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基于TensorFlow框架搭建卷积神经网络对电池片电致发光图像进行缺陷识别。选取公开的数据集,其中包含了电池片的不同种类缺陷。在传统的VGGNet网络的基础上使用全卷积神经网络进行训练,并分析不同损失函数和dropout概率在数据集上的训练效果。经过实验证明,该算法实现了对电池片是否有缺陷的准确识别。研究还得出压缩网络结构对算法训练速率能有大幅提升,这使得简化的模型更具有可迁移性,为大范围的实时缺陷识别提供了一种有效方案。
2022-11-29 21:02:22 418KB 电致发光
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1、基于yolov5算法实现绝缘子及绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 4、识别2个类别,分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
1、基于yolov5算法实现绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 4、识别检测1个类别:“绝缘子” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
bp神经网络在缺陷识别、数字识别、字母识别中的应用,这些文章内含MATLAB、C++代码,参考价值很大!
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资源包含以下内容: 1. 基于matlab的相关模板图像匹配.m 2 一幅原始图像与两幅子图像
基于Gauss线检测的雪糕棒浅劈裂缺陷识别_苑玮琦的相关文献,介绍了如何应用
2022-01-26 15:22:09 1.62MB 高斯线检测;雪糕棒;纹理
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基于计算机视觉的苹果表面缺陷识别方法.pdf
2021-10-18 22:11:41 232KB 计算机 视觉 图形处理 参考文献
基于深度学习算法的带钢表面缺陷识别.pdf
2021-08-31 18:03:29 1.87MB 互联网 资料