如何用Matlab检测红色圆圈内不规则放置的瓶子，同时排除规则圆圈内的瓶子？ - 腾讯云开发者社区

机器视觉照明应该最大化特征对比，同时最小化其它剩下的对比度，因此让相机清晰看到部分或标记。高对比度特征简化集成和提高可靠性；对比度差的图像和不规则的照明需要来自系统的更多努力，而且也增加了处理时间。...在玻璃中检测裂痕使用非漫射光比如检测玻璃容器上的裂痕照明技术：暗场在这个应用当中，用暗场照明来创立一个明亮的，在暗背景下容易检测的感兴趣特征。在一个暗场区域中光线直接通过透明的瓶子。...大多数穿透透明对象的光线不会被相机检测到。如果材料不规则，比如有裂纹，一些光线就会凸显出这个不规则。特别是划痕创立了一个内部空缺，这里光线折射和反射，以许多角度散射包括返回给相机。...在一个暗场区域中光线直接通过透明的瓶子。大多数穿透透明对象的光线不会被相机检测到。如果材料不规则，比如有裂纹，一些光线就会凸显出这个不规则。...如果你想变暗的特征是红色，则使用绿光； 2. 使用绿光能使得绿色特征呈现更亮； 3. 记住铝上刻印在红光和蓝光下的区别。

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机器人视觉听觉融合的感知操作系统

其中机器人的任务目标是根据复杂的自然语言指令完成操作任务，并且结合视觉信息定位任务目标，利用音频信息判别目标物体。当机器人接收到给定的自然语言指令，如“拿起带有胶囊的瓶子，并且放置在左边的盒子”。...，包含{绿色、蓝色、红色}。...操作指令根据物体的类别、属性、位置关系模板交叉组合生成，符合实际的操作需求，例句如“拿起中间的瓶子，放进绿色的碗中”、“拿起带有山楂的瓶子，放进左边的碗中”。...，指令如“找到所有放胶囊的瓶子，放在绿色的碗中”；第3类探索物体的类别关系，指令如“找到放胶囊的瓶子，放在苹果旁边的碗中”。...为了进一步验证本文的机器人视听操作系统的实用性，在相同的场景和指令下，设计了无听觉检测的模块如图12所示，选取物品的方式依照均匀采样的规则完成操作任务。

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动态场景的多层次地图构建

黄色、蓝色和棕色模块是地图构建模块，分别代表了构建稠密点云地图和八叉树地图、平面地图、物体地图的一般过程。紫红色部分是输出模块，负责输出地图构建模块构建的多层次地图。...顶部一行显示了使用ORB-SLAM2算法和密集建图模块构建的稠密点云地图。第二行展示了使用先前研究的方法 [9] 作为定位模块构建的稠密点云地图，其中排除了位于潜在运动物体检测区域内的点云。...这可以应用于高级场景，如增强现实，并作为地标来增强相机姿态估计的准确性。图4：相邻放置的重复物体的生成地图，左侧的图像提供了序列的概览。...常规形状的物体，如显示器、书籍和键盘，使用立方体表示，而不规则形状的物体，如椅子、瓶子和泰迪熊，使用二次曲面表示。...在真实环境中的稳健性测试我们还使用Realsense D435i相机在真实世界场景中对我们的方法进行了测试，以验证其有效性和稳健性。在实验中，一个人在相机的视野范围内进行了不规则的运动。

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业内首个具身智能原子技能库架构

考虑到 3D 世界的复杂性，我们设计了一种空间智能感知策略：首先，Dino-X 检测任务相关物体并输出边界框；然后，SAM-2 提供精细分割掩码，并基于规则判断物体间的空间关系；最终，这些视觉与空间信息与任务指令一同输入...原子技能库的构建旨在降低数据采集成本，同时增强任务适配能力，提升具身操作的通用性，以满足产业应用需求。...相比传统TASK 级数据采集，提出的原子技能库所需要的数据采集量根据任务难度成指数级下降，同时提升技能适配能力。...拿起瓶子并向杯中倒水端到端方法：从 3 个瓶子点位和3 个杯子点位采集 27 条轨迹。所提方法：分解为 9 条抓取瓶子轨迹和9 条倒水轨迹，确保数据分布一致。...在拿起瓶子并向杯中倒水任务中，OOD 测试成功率提升 20%，表明该方法在相同点位分布下，减少数据需求同时提升性能。Q2: 在相同数据量下，所提方法显著提升成功率。

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(上)(异常检测&推荐系统)

上面我们构建的模型（即蓝色同心圆）能根据测试数据告诉我们其属于一组数据的可能性p(x).上图中，在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较高，而越是偏远的数据，其属于该组数据的可能性就越低。...Supervised Learning 异常检测和监督学习的确有几分相似，但是还是有区别的，整理如下：异常检测监督学习非常少量的正向类（异常数据 y=1）,大量的负向类（y=0）同时有大量的正向类和负类...下图中是两个相关特征，洋红色的线（根据 ε 的不同其范围可大可小）是一般的高斯分布模型获得的判定边界，很明显绿色的 X 所代表的数据点很可能是异常值，但是其 p(x)值却仍然在正常范围内。...上图是 5 个不同的模型，从左往右依次分析：是一个一般的高斯分布模型通过协方差矩阵，令特征 1 拥有较小的偏差，同时保持特征 2 的偏差通过协方差矩阵，令特征 2 拥有较大的偏差，同时保持特征 1...通过使用多元高斯分布异常检测，可以更好的拟合数据，不再是画同心圆了，2333~~。

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互联网主流微服务架构模型对比分析

同心圆代表应用软件的不同部分，由内到外依次是领域模型领域服务应用服务容易变化的内容比如用户接口和基础设施。...应用服务实现与用户操作相关的服务组合与编排，包含了应用特有的业务流程规则，封装和实现了系统所有用例。最外层主要提供适配的能力，分为主动适配和被动适配。...主动适配主要实现外部用户、网页、批处理和自动化测试等对内层业务逻辑访问适配被动适配主要是实现核心业务逻辑对基础资源访问的适配，如DB、缓存、文件系统和MQ等。...红圈内的领域模型、领域服务和应用服务一起组成软件核心业务能力。六边形架构又名“端口适配器架构”。...你看下图中微服务B中红色框内的应用服务B，它除了可以组合和编排自己的领域服务外，还可以组合和编排外部微服务的应用服务。

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机器视觉系统简单基本概念介绍

在大批量工业生产过程中，如果用人工视觉检查产品质量，往往效率低且精度不高，用机器视觉检测可以大幅度提高检测效率和生产的自动化程度；同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合中，也常用机器视觉来替代人眼...，如核电站监控、晶圆缺陷检测；而且，机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。...检测内容包括：晶圆缺陷检测;晶圆划片定位与尺寸测量；IC封装定位、外观检测；硬盘支架尺寸测量、倒角检测；硬盘盘片划伤、异物检测；IC引脚平整度检测等。...检测内容包括：材质的缺陷检测（如孔洞、异物等）；印刷缺陷检测（如飞墨、刀丝、蹭板、套印不准等）；颜色缺陷检测（如浅印、偏色、露白等）。...检测内容包括：玻璃瓶的质量检测（如瓶口破损、瓶身、瓶底异物检测）、瓶子的计数、灌装液位检测、灌装后异物检测、标签位置及喷码检测。

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最优化方法求解-圆环内传感器节点最大最小距离分布

为了量化节点之间的相对位置关系，引入了指标集合具体地说，该模型的目标是实现传感器之间的最大间距，同时满足特定的约束条件，以确保整个网络的有效性和稳定性。...，使用MATLAB求解代码如下： %% 主程序流程 clear close all; N=20; % 设置传感器节点数量 M=10; % 设置迭代次数 R1 =1; % 设置外圆半径 R2...，基本以两个中间穿插一个的规律放置传感器节点，能够达到最优。...如果圆环的边界或传感器位置经常发生变化，则可能需要频繁的检测和调整，从而进一步降低算法的效率。影响解的质量，虽然位置限制可以确保传感器位置始终在圆环内，但这可能会影响到优化解的质量。...例如，如果检测和调整的过程引入了额外的噪声或误差，可能会导致算法无法收敛到稳定的解。

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哈勃望远镜拍到不可能的“宇宙之眼”，连NASA都无法解释！

它的外围是由明亮的蓝色恒星组成的环状物，而中心处的圆球则主要是由许多可能较老的红色恒星构成。介于两者之间的是一道几乎完全黑暗的裂缝。...当然，并非所有的星系都适合这些类别，并且有时被分类为透镜状（介于螺旋形和椭圆形之间的中间类型），奇异的（表示某些不同寻常性质的类型）或仅仅是不规则的。奇特的星系通常是最有趣的，当然也是最独特的。...它们通常来自两个星系之间的相互作用，如星系合并。这种交互的结果取决于所涉及的每个星系的结构和属性，因此每次交互都会导致一些新的和意想不到的结果。霍格天体就是这些奇特的星系之一。...Schweizer等人用不同滤镜拍摄的霍格天体的图像这些数据似乎排除了碰撞假说。反复观察表明，附近没有其他星系可能引起这种环的形成。...当前悬而未决的问题虽然我们有大量的环状星系，但霍格天体仍然与众不同。一个无法解释的特性是它的极端圆度。核心可能是球状的（甚至不是椭圆形的），环本身是非常圆的。

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晶圆键合技术

对于自行调整方式，由于晶片内部受力与晶片表面受力的情况显著不同，表面的晶格常数会随之发生改变。改变后晶片表面的原子与内部原子的排列形成不同的排列方式。如重构、台阶化等。...通过外界条件的调整方式，晶片表面原子之间存在不饱和键，易吸附外来的杂质。吸附杂质的同时还进行电子交换，原有的表面太发生变化形成非本征表面态。...待键合晶圆精密对准　　放置于后续键合所需的固定传输夹具中　　在键合腔体中对准后进行键合　　键合室实时监测温度、键合压力及气氛　　对键合后的晶圆进行冷却　　键合后质量检测 2.表面预处理——用于表面改性或清洗...环形波纹产生的过程为：首先，两晶圆相互悬浮直至形成点接触，启动键合并穿透表面的静电斥力，在后续键合过程中，接触面附近的空气呈环形波纹被挤压排除；当晶圆在范德华力作用下完全接触后，室温下晶圆接触界面处就会形成环四聚物的环形物质...颗粒检测工艺——维护清洗工艺模块的关键（晶圆级键合工艺完成后，键合面就成了埋层界面，所有表面颗粒或污染物都会残留在键合界面内，会对芯片的良率及器件性能改造造成潜在的影响）　　方式：对工艺前后晶圆表面颗粒数进行对比

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“几何深度学习”受爱因斯坦启示：让AI摆脱平面看到更高的维度！

新智元报道来源：Quantamagazine 编辑：大明、鹏飞【新智元导读】卷积神经网络（CNN）已在平面视觉任务上大显身手，但遇见不规则曲面，其效果往往大打折扣。...但是，如果将卷积神经网络用于没有内置平面几何形状的数据集（如3D计算机动画中使用的不规则形状的模型，或者自动驾驶汽车生成的点云来绘制周围环境），这种强大的机器学习架构的效果就要受到影响。...该算法还可能改善可视3D目标的无人机和无人驾驶汽车的视觉效果，对于心脏、大脑或其他器官的不规则曲面上收集的数据，分析能力也能大为提升。...如果流形不是球形的这样的整齐球体，而是瓶子的形状，或是折叠的蛋白质等更复杂、更不规则的物体，则在这些目标上进行卷积操作会变得更加困难。...这些方法仍然不够通用，无法处理具有颠簸，不规则结构的流形上的数据，该数据描述了从土豆到蛋白质，到人体，到时空弯曲的几乎所有物体的几何形状。

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一篇文章读懂UI按钮设计细节与规范

看到这个我们就会认为它是按钮用户无法识别其他形状的按钮，比如三角形，原型，或者不规则形状。所以，在使用这些形状作为按钮的时候请务必小心，仅仅在产品整体风格需要时再去使用它们。 ?...按钮设计最佳实践重要的按钮也可以与图标配合使用。如结账按钮可以通过购物篮或者购物车图标促使用户快速识别，但前提依然是要将“结账”一词显示出来。 ?...在按钮标签之后放置向右箭头，可以让按钮的导向性进一步加强。用户更加迫切的点击并继续操作。如果你想提升页面转化效果，可以考虑采取这种设计方式。 ?...圆角按钮圆角按钮被认为比锋利边缘的按钮更为友好和正面。但是，与此同时，这种做法使围绕它们的内容设计变得更加困难。如果你在按钮上方保留了对齐文本，则圆角越圆，在该文本在视觉上将会越小。...然后，将图标放置在较小的形状中。如果是人字形图标，那么最高使其与文本高度相同，并且您还可以根据字体的宽度检查线宽。匹配越紧密，最终结果越好。

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逆天！手写高数题，拍照自动求解

标星★公众号爱你们♥ 作者：红色石头来自：AI有道近期原创文章： ♥ 基于无监督学习的期权定价异常检测（代码+数据） ♥ 5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） ♥ 深入研读：利用...视频放在下面，感兴趣的可以看一下。优点与缺点优点：这是一整套拍照做题的算法框架，同时能够处理多种多样的计算题，目前市面上还没有看到实现。...OCR 技术如此成熟的今天字符识别已经不算有挑战的东西了。缺点：字符空间关系判断只用了人类启发式规则，图像预处理不够鲁棒，数学公式的结构识别算法不够完美（可以考虑使用二维文法来做）。...有兴趣的可以看一下，试一试你手写的算术题，看看准确率如何。 MATLAB EXPO 2019 微信直播免费！免费！免费！...—End— 量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于Quant、MFE、CST等专业的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、银行、海外等众多圈内10W+关注者。

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DDD分层架构浅析

整洁架构最主要的原则是依赖原则，它定义了各层的依赖关系，越往里依赖越低，代码级别越高，越是核心能力。外圆代码依赖只能指向内圆，内圆不需要知道外圆的任何情况。...应用层应用层是很薄的一层，理论上不应该有业务规则或逻辑，主要面向用例和流程相关的操作。...而在松散分层架构中，领域服务可以同时被应用层或用户接口层调用，服务的依赖关系比较复杂且难管理，甚至容易使核心业务逻辑外泄。...有一天你会发现领域服务b和c同时多次被多个应用服务调用了，执行顺序也基本一致。这时你可以考虑将b和c合并，再将应用服务中b、c的功能下沉到领域层，演进为新的领域服务（b+c）。...你看下图中微服务B中红色框内的应用服务B，它除了可以组合和编排自己的领域服务外，还可以组合和编排外部微服务的应用服务。

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科学瞎想系列之五十三电流传感器（3）

另外磁流体发电装置也是利用这个原理研制的。由此可见，霍尔元件其实并不是用来做电流敏感元件的，而是一种磁敏元件，用来检测磁场的，那么如何用它来检测电流呢？别急，老师马上就给宝宝们讲。...这种方式是和普通互感器一样，在环形铁心上绕上副边线圈，检测时通过外接电源实时往副边线圈内灌入电流，且使副边电流产生的磁势与原边被测电流磁势相反，以抵消原边磁势，通过霍尔元件检测磁路中的磁场，只要磁场不为...，这种情况只有在原边有电流的同时灌入副边反方向电流才成立，此时副边线圈可以看作一个纯电阻，不存在时间常数。...2.3 罗氏线圈的缺点及使用应注意的问题罗氏线圈有很多优点，但也存在一些缺点，一是由于线圈中没有铁心，因此在线圈内产生的磁场很弱，输出信号也很弱，不太适合检测很小的电流信号; 二是由于线圈内的信号磁场很弱...在测量时首先要在未通电的情况下将罗氏线圈套住被测导体（这一点宝宝们都能做到，通电时套环恐怕会吓死宝宝的），然后打开积分器，把积分初始值置0，此时就把环境中恒定磁场（如地磁场）的干扰全部排除在外了，最后再开启主回路

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常用公差及配合

线性尺寸公差---线性尺寸公差仅控制要素的局部实际尺寸(两点法测量),不控制要素本身的形状误差(如圆柱要素的圆度和轴线直线度误差或平行平面要素的平面度误差).尺寸公差也不能控制单一要素的几何相关要素....( 图　五十七 ) 端面绕基准轴线作无轴向移动地连续回转,同时,指示计作垂直于基准轴线方向的直线移动,此时,在整个端面上的跳动量不得大于0.05. 4.形位公差的标注 4.1 形位公差标注的原则...由尺寸公差直接控制的项目,如公差值允许在尺寸公差值范围内时可不标注,例如圆度公差; b. 一般设备所能控制的形位误差可以满足设计要求时,在图样上可不标注,由未注形位公差控制; c....在用文字叙述的技术文件中,在说明形位公差的要求时,可采用文字说明,但要求内容完整,用词严谨. 4.1.3 图样中给定的形位公差,仅表达对要素完工时的要求,应根据零件功能来确定.一般不限制工艺和检测方法....如需指定制造或检测方法,则应另加说明. 4.2 基准符号的标注方法. 4.2.1 基准符号由基准字母,圆圈,短粗线和联机组成.圆圈内填写大写拉丁字母,,为了避免误解,不得要用E,I,J,M,O,P,L,

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为智能制造“点睛” 揭秘机器视觉如何成为制造业发展的重要推动力？

该系统在实现视频监控同时，增加了视频变化检测和自动录像功能，系统能够自动识别场景变化，检测出运动目标并锁定，同时发出警告和启动存储装置。...除此之外，利用机器视觉技术在进行工业缺陷检测具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点,正逐渐取代传统的缺陷检测方法。...2.产品尺寸在线精确测量例如：如长度、平行线、角度、圆度、不规则图形、各种面积等。 ?...在线自动检测相对于人工检测有以下优点 1.大幅提高检测效率.产品检测率可达100% , 确保发出的产品无丝毫缺陷。 2.速度快,可配合产线速度进行,不耽误生产时间。...6.可在一些不适宜人工作业的危险环境中工作,如辐射，有毒气体,高温高压等危险环境中。

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一文全览 | 自动驾驶Cornor-Case检测数据集

我们还排除了关注不利条件的作品，如WildDash、ACDC或Rain Augmentation，因为它们对整个场景进行了分类。...2.贡献本文工作旨在帮助异常检测领域的研究人员获得包括异常在内的所有相关数据集的概述。作者提供了明确的选择标准，并为更广泛的范围指出特别排除的数据集。...它包括不规则的路面、较大的物体距离和照明变化。典型环境包括住宅区、停车场或工业区。 3. 许可：该数据集是“免费提供给学术和非学术实体的非商业目的”的。...从Pascal VOC数据集提取的异常属于飞机、鸟、船、瓶子、猫、椅子、牛、狗、马、羊、沙发和tvmonitor类。 2....然而，能够在检测或分割已知类时仍然表现良好的同时检测异常通常是令人感兴趣的。 4.

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拆解｜分析可视空气炸锅内部电路

在底座上，有检测锅盘（滴油桶）是否放置到位的微动开关：在透明外罩（翻盖）内部顶部，有加热系统：二、拆解及结构握住透明外罩（比较紧时，建议用双手），小心逆时针旋转取下：加热系统的结构：...，将热量吹出，避免翻盖提手发烫，同时对翻盖提手内的电路板也起到气流散热作用：卸下翻盖提手上的八处固定螺丝：取下转轴处圆盖板：再分别取下两端固定螺丝：卸完所有的固定螺丝，才能将翻盖提手分离开...：电机的轴上有光电开关，其信号用于控制烤架连续转或单面转：拆下底座盖板4颗固定螺丝：看见内部有一只微动开关：这只微动开关是检测不粘锅盘（滴油桶）放置位置用的：三、电路元件风扇电机采用单相罩极式电机...电路中，数码管显示时间，红色LED显示设置的烘烤模式，绿色LED是工作指示灯。温度保险在机器发生超过最高限温故障或严重短路故障时，切断整机电源，待送修排除故障、更换新温度保险后才能恢复正常工作。...在控制电路板上，“功能”键的微动编号是K6。用万用表电阻档检测，按下，不通，有问题！

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文本聚类简单实现_文本聚类分析

聚类，就是无监督学习的一种，它的概念是：将相似的对象归到同一个簇中，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。...（6）边界点（edge point）：边界点不是核心对象，但落在某个核心对象的邻域内; （7）噪音点（outlier point）：既不是核心点，也不是边界点的任何点; 看看上图，红色点是所谓的核心对象...，以它为圆心，Eps为半径去画圆，在圆内样本点数目大于MinPts的就是核心对象；被包含在核心对象的范围内，但是自身不是核心对象的点是样本点；即不被包含在核心对象内，自身也不是核心对象的点为噪音点，将被抛弃..., '已经收到了，满满一大瓶子，估计可以用很久了。惊喜是没想到外包装盒子的质感那么好！！！绝对好评，瓶子也非常好看，拿起来特别有质感。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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