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自适应视觉算法在表面缺陷检测中的应用
本文详细地介绍了基于自适应视觉算法的表面缺陷检测的应用原理及实际案例。同时以涂布、纺织品和皮革等类似行业的实际案例验证了该原理的可行性和实用性。介绍了能应用于涂布、印刷、涂布、塑料、橡胶、薄膜及皮革等缺陷检测的通用解决方案。检测2024-08-26 | 中国机器视觉网 |1193 -
机器视觉目标识别及案例分析
随着机器视觉技术的快速发展，传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐地被机器所替代。传统方法做目标识别大多都是靠人工实现，从形状、颜色、长度、宽度、长宽比来确定被识别的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行目标识别。检测2024-08-26 | 中国机器视觉网 |1219 -
AI软件促进纺织工业中的针布检测
来自德国Faserinstitut Bremen研究院和德国开姆尼茨理工大学的研究人员，为针布检测开发了一种视觉检测/分析过程。该研究项目由Faserinstitut Bremen研究院高级研究员Holger Fischer领导。检测纺织2024-08-23 | 中国机器视觉网 |862 -
PIV流场测量中两种自标定技术
为降低PIV高速相机位移调整、标定板工艺、实验放置等引起的测量误差，PIV流场测量需应用面自标定和体自标定技术提高测量精度。检测教学及科普2024-08-23 | 中国机器视觉网 |1094 -
基于图割算法的木材表面缺陷图像分析
针对传统Graph Cuts算法只能针对灰度图像进行分割、运行时参数的选择比较复杂，并且存在该算法效率和精度较低的缺陷，采用这两种方法分别对3种木材表面缺陷活节、虫眼和死节图像进行分割实验。为了验证Grab Cuts方法的适用性，用含有多个缺陷目标的木质板材图像做了图像分割验证。检测木材2024-08-22 | 中国机器视觉网 |1036 -
如何解决工业缺陷检测小样本问题？
当前基于有监督的缺陷检测算法，在数据量充足的场景下已经逐步成功落地，但工业场景具有一定的离散性，大部分应用场景均为小样本检测场景，小样本问题的解决有助于将AI技术应用于千千万万工厂。本文简单总结介绍了两种从算法路径解决小样本问题的方法。检测2024-08-22 | 中国机器视觉网 |1281 -
基于深度学习的SAIGE VISION在制造业中的缺陷检测案例详解
通过对磁材表面的平整度、光泽度、颜色和形状等进行外观检测，延长磁材的性能和使用寿命。检测磁材表面的异色、黑点、裂纹、缺口等缺陷；异色部分不固定，且深浅与受背景颜色干扰；黑点特征微小，灰度值不统一。检测2024-08-20 | 中国机器视觉网 |1300 -
模型链接一应俱全：IC多类别视觉检测一站式解决方案
高精度IC制造工艺需要对产品进行全方位检测以保证工艺质量过关。友思特 Neuro-T 通过调用平台的流程图功能，搭建多类深度学习模型，形成了一站式的视觉检测解决方案。本文将为您详述方案搭建过程与实际应用效果。检测2024-08-15 | 中国机器视觉网 |1026