资源介绍：本课题为基于MATLAB软件平台，可以导入到GUI界面，GUI界面有不同按钮，以及callback，可以根据自己的实际需求，联调回调函数。课题涵盖图形处理，语音信号处理，数学建模，信号调试，路径规划，大数据分析，机器学习，深度学习，模式识别等等。 适合人群：适用于MATLAB入门级别者，初学者，刚入职场者，菜鸟小白级别，大学生设计课程辅助等等。闻道有先后，术业有专攻，谢谢大家的支持，祝福大家学业有成，学习愉快！

基于MATLAB编程，图像缺陷检测，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

opencv+python机器视觉缺陷检测代码，课程代码，简单可用，记得要改图片路径，导包

针对零部件制造质量控制方面的缺陷检测，考虑到工业摄像头角度和零部件表面缺陷特征相对固定的特点，提出一种基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法。围绕提升算法注意力，首先采用CZS算法，把图像上的缺陷区域剪切、缩放和拼接成新图像，使注意力集中于缺陷相关区域；然后采用裁减主干网络算法，裁减掉原版YOLOv3主干网络中无用的检测尺度层；最后使用数据增强算法增加训练样本量。实验案例结果表明：该算法检测精度99.2%,单帧图像检测时间0.01 s,性能均优于原版YOLOv3;该算法在固定摄像头场景下具有一定先进性，3项提升注意力的策略使算法训练精度收敛的更快、检测速度更快、检测性能更稳定。

本数据集专注于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测，提供了各种类型缺陷的图像样本，这些缺陷在可见光下有划痕、雪覆盖、碎裂、鸟粪等，在红外光下有热斑以及二极管短路等。旨在帮助研究者开发更精确的缺陷检测算法，提高光伏电池板和太阳能电池板的性能和寿命。 数据集特点： 全面性：本数据集包含了各种类型的缺陷，覆盖了实际应用中可能遇到的各种情况。 多样性：数据集中的图像分别在可见光和红外光下采集，增加了缺陷检测的难度和挑战性。 真实性：所有图像均来源于真实场景，缺陷尺寸、形状、颜色等特性与实际情况相符。 标注完整：每个缺陷样本都有详细的标注信息，包括缺陷类型、位置、大小等，方便研究者进行训练和测试。 应用领域：本数据集适用于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测算法研究和开发，也适用于计算机视觉和深度学习领域的相关研究。

数据集样本数量为5870，所有图片已标注为YOLO txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO3d打印缺陷检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

Halcon深度学习-企业项目实战（核酸管外观缺陷检测）已训练模型

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精通GPU-利用CUDA加速图像处理，提升缺陷检测精度，CSDN CSDN组织关于GPU 方面的视频

机器视觉工业缺陷检测的那些事-20210817，涉及到机器视觉过程中的硬件设备的选型（包括如何选择光源、选择什么样的相机、镜头等）、常用的图像处理算法，以及市面上使用较多的算法库。相信肯定对大家有所帮助。