基于计算机视觉的金属材料表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点。在金属制造行业中，高标准的平面质量要求自动视觉检查系统及其算法的性能必须不断提高。本文基于对钢，铝，铜板和带钢的一些典型金属平面材料产品的160多种出版物的综述，试图对二维和三维表面缺陷检测技术进行全面的综述。根据算法的属性和图像特征，现有的二维方法分为四类：统计方法，光谱方法，模型方法和基于机器学习的方法。在三维数据采集的基础上，三维技术分为立体视觉，光度立体，激光扫描仪和结构化光测量方法。本文将分析和比较这些经典算法和新兴方法。最后，对视觉缺陷检测的剩余挑战和未来的研究趋势进行了讨论和预测。
在机器视觉系统中照明的目的是增强对比度，图像中对比度代表着图像信号的质量，它反应了两个区域间的差别，比如物体和背景的差别。因此，设计机器视觉光源照明的第一步是确定区域间的不同，然后用光源来突出这些不同之处。今天小编将为您介绍突显不同区域的方法。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 近日在研究3D-TO-H5工作流及学习PBR的过程中，发现Substance官方新版的《The PBR Guide》尚未有完整的中文翻译，所以把心一横，斗胆翻译了一波，希望能抛砖引玉，让大家更深入浅出地了解3D材质贴图及PBR技术。 PBR，Physically-Based Rendering，意为基于物理的渲染，是一种能对光在物体表面的真实物理反应提供精确渲染的方法，也是近年来极其生猛的3D工业趋势。 《The PBR Gu
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
电子元器件主要包括元件和器件，电子元件是生产加工过程中分子成分不被改变的成品，比如：电容、电阻和电感等。电子器件是生成加工过程中分子结构发生变化的成品，比如：电子管、集成电路等。
使用纹理可以表示比较复杂的图形，比如磨损的金属，粗糙的皮肤，有褶皱的衣服等，而纹理映射也不是简单的坐标映射下就行，最容易想到的就是直接映射其实就是冲采样，会有走样问题。本篇就看下纹理映射涉及的问题。
其实在介绍抖音蓝线挑战特效那一章已经将到一个核心知识点Fbo，对，没错，当时做蓝线挑战特效用到的就是Fbo，接下来传送带特效也需要使用Fbo的保留上一帧功能
在滤镜菜单中，选择像素化，在右侧附属工具中有彩块化，彩色半调，点状化，马赛克，碎片，铜板雕刻还有晶格化，这些都是把图片变成一些特殊的格子。
本文主要综述了人群分析的研究现状，包括关键技术和方法，分析了各种方法的优缺点，并展望了未来的研究方向。
当Mali-G76相比，下一代Mali-G77设备将Arm的图形性能提高了40％。该数字考虑了流程以及体系结构方面的改进。Mali-G77可以配置7到16个着色器内核，每个内核的大小几乎与G76内核完全相同。这意味着高端智能手机可能会采用与今天相同的GPU核心数量。
前段时间把可乐洒在电脑上了，大概有1/5的罐装可乐，紧急之下把电脑翻转过来，万幸的是电脑没出问题。就是过了两天之后，键盘黏黏的，特别是空格键。 送修的话，这属于人为的，不再保修范围之内，关键是来回时周期很长，耽误了工作，于是决定自己拆解，网上有很多发了类似的教程，但自己还是遇到了一些坑。
滚花是金属加工中的一种精加工工艺，在成品零件的表面上形成凹槽或图案。这是通过将所需图案压入金属的旋转工具来实现的。
3Ds Max是一款强大的三维建模软件，它可以让你在电脑上创造出各种各样的三维模型，比如建筑、汽车、人物等等。它的操作界面非常友好，可以让你快速地学会如何使用它。
一 、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
研究人员在假肢的指尖上安装了液态金属的可伸缩触觉传感器。图片来源：Alex Dolce, Florida Atlantic University
2020年8月7日-9日，第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会于上周五正式在深圳开幕。 CCF-GAIR 2020将延续过去的强大阵容，在新基建机遇下，CCF-GAIR 2020 设立了 15 个主题专场。 在工业互联网专场，腾讯云副总裁赵建春发表了题为《腾讯云人工智能在工业互联网领域的实践》的主题演讲。 以下为演讲实录： 各位朋友大家下午好，非常荣幸能够在这里和大家分享一下腾讯云人工智能在工业互联网领域的案例和实践。 人工智能的概念是在1956年提出来的，到现在已经有60多年的历史，
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
我们已经更新了不少OpenCV的基础文章了，为了巩固一下学习效果，我们就做的小案例的实战进行强化。
glTF glTF是一个优秀的三维数据规范，其中有很多细节都值得我们学习，按照我的理解，可以分为三大块： Accessor数据访问机制 一套访问二进制数据的规范，将逻辑层和数据层隔离 同传输和读取以及存储灵活性上都有上佳表现 针对OpenGL渲染进行的数据结构优化 封装：Mesh与Primitive中的Vertex Buffer， Index Buffer，Vertex Array，还有Texture与State Management，在灵活和易用上都有不错的设计 压缩： 针对3D Geometry的Dra
物体的淡入淡出是游戏当中很常见的一种状态切换效果，但是有时候我们希望fade切换的时候，物体能够能更有色彩层次感或者其他一些特殊的中间状态，这个时候就得自己去写着色器，这种区别于单纯的淡入和淡出的效果可以形象地叫做溶解。
Android中绘图离不开的就是Canvas了，Canvas是一个庞大的知识体系，有java层的，也有jni层深入到Framework。Canvas有许多的知识内容，构建了一个武器库一般，所谓十八般武艺是也，Paint是Canvas的一个重要的合作伙伴，但今天要讲的不是Canvas也不是Paint，而是与Paint相关的知识点Shader.
由于超表面对入射光的相位、偏振和振幅的极端控制，因此具有革新成像技术的潜力。它们依靠增强的光的局部相互作用来实现所需的相位轮廓。由于光的局部相互作用增强，超表面是高度色散的。这种强分散被认为是实现常规超表面成像的主要限制。在这里，我们认为这种强色散为计算成像的设计自由度增加了一个程度，潜在地打开了新的应用。特别是，我们利用超表面的这种强分散特性，提出了一种紧凑、单镜头、被动的3D成像相机。我们的设备由一个金属工程，聚焦不同的波长在不同的深度和两个深度网络，恢复深度和RGB纹理信息从彩色，散焦图像获得的系统。与其他基于元表面的3D传感器相比，我们的设计可以在更大的视场(FOV)全可见范围内运行，并可能生成复杂3D场景的密集深度图。我们对直径为1毫米的金属的模拟结果表明，它能够捕获0.12到0.6米范围内的3D深度和纹理信息。
机器之心发布 作者：Mr. AI 近日，华为推出了 HiSR 超分辨率技术，该模型借助第一款人工智能手机芯片 Kirin 970 和深度学习算法将低分辨率图片转化生成高清图片，并在移动端实现了快速预览高清图片的效果。本文简要介绍了华为 HiSR 模型的结构与效果。 前言 超分辨率算法是一种将低分辨率图片重建为尺寸更大、像素更多、质量更高的计算机视觉技术。最常见的传统图像处理算法是双三次插值（Bicubic Interpolation），该方法能创造出比双线性插值更平滑的图像边缘，且速度也较快。但是 Bicu
网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。
Cocos Creator 创建的材质，默认使用的是 builtin-standard.effect 着色器，又称之为 PBR 材质，PBR 材质使用 PBR 流程中的 Metal/Roughness 工作流。
查看页签是否包含iframe页签。 原理：如果没有找到id为mainiframe的iframe页签就会抛出异常。
我最开始是在一本书上掠过燃尽效果，当时就是觉得很有意思。但是最近才真正动手去实践它。我知道这个效果要用噪声实现，但是实际做的时候才发现不知道如何应用。于是，去shadertoy上搜索了一番。选取了三个例子，有了一点心得。
现在，不需要人类画师一帧帧描画，把你拍下的视频喂给AI，就能让现实世界分分钟掉进二次元世界。
和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！
前言 最近做多路视频的渲染，本文是其渲染方案的预研。 效果大概如下： 效果图 正文 一、多GPUImageView方案 用GPUImage进行多路视频的渲染，有一个非常简单的方案：多个GPUImag
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第七部分。它涵盖了详细的层次结构（LOD）和简单的反射，可以为场景添加细节。
这是有关创建自定义可编程渲染管道的系列教程的第八部分。通过增加对遮罩，细节和法线贴图的支持，可以创建复杂的表面。
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文下载地址 图1. 图像的超分
在图像处理中，图像的高频区域（边缘、纹理等）直接影响着结果的视觉感官质量。本文工作重新思考了图像梯度在深度学习网络中的构建，从像素级对噪声图像进行分层，为网络输入提供更多的结构信息，并通过反向传播梯度引导网络学习高频特征。最后提出了即插即用的锐化损失解决去噪图像过于平滑的问题，突出图像中的高频信息而不影响低频信息。在模拟噪声和真实噪声数据benchmark数据集上实现了SOTA。
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
标题：Pose Estimation using Local Structure-Specific Shape and Appearance Context
最近发布的“树莓派4”性能强大、价格亲民，新智元此前已经做过比较全面的介绍。但如此强大的性能带来的一个副作用就是猛增的发热量。其实在树莓派官网上说它“性能堪比PC”，但没有明说的下半句，大家都懂的。
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
① 深度学习基础 : 大脑对外界事务的认知原理 , 是很多深度学习算法的基础 , 这里讨论人类的视觉原理 ,
本文基于 Unity 游戏开发引擎，主要会讲两部分内容：第一部分简单讲讲游戏开发的原理，第二部分会聊聊 Unity 的 C# 游戏脚本。
一项由美国国家卫生研究院、美国疾病控制和预防中心、加利福尼亚大学洛杉矶分校和普林斯顿大学共同完成的研究显示，新冠病毒在气溶胶中可存活3小时，在金属铜表面能存活4小时，在不锈钢表面能够存活长达2至3天。
本文主要介绍了3D渲染中材质的相关知识，包括材质的通用属性、材质球结构、材质实例、材质属性、表面着色、光照模型和材质配置等。同时，也介绍了在渲染过程中，如何通过设置材质属性、光照模型和材质配置等，来实现模型的逼真渲染。
基于物理的渲染（Physically Based Rendering , PBR）技术，自迪士尼在SIGGRAPH 2012上提出了著名的“迪士尼原则的BRDF（Disney Principled BRDF）”之后，由于其高度的易用性以及方便的工作流，已经被电影和游戏业界广泛使用，并成为了次时代高品质渲染技术的代名词。本文的主要内容，便是对推动了这次基于物理的渲染革命的“迪士尼原则的BRDF（Disney Principled BRDF）”，以及随后2015年提出的“迪士尼BSDF（Disney BSDF）”进行深入的探讨、总结与提炼。
金属板广泛应用在工业生产与生产生活的各方面。由于金属板制造过程涉及到的设备、工艺等多因素的影响，金属板表面容易出现种类较多、形态各异的缺陷，这些缺陷对金属板的耐磨性、抗腐蚀性、电磁特性及美观性都会造成不同程度的影响，最终影响金属板的电磁特性和涂镀效果。因此对于生产金属板的企业来说，表面缺陷检测是必不可少的一个工序，一方面可以通过表面缺陷检测及时检测到缺陷产品，保证所产金属板的质量，维护企业的信誉，另一方面也可以通过分析检测结果及时发现生产过程中存在的问题，并及时解决。我们将依据实验台拍摄的金属表面缺陷照片为实验图片来源，构造相应的算法对金属表面的缺陷进行检测。
彩色顶点网格的顶点分辨率和色彩分辨率一样，当网格顶点比较少的时候，色彩信息会损失很多，如下图2所示。彩色贴图网格的色彩分辨率取决于纹理贴图的分辨率，与网格顶点分辨率无关，如图3所示，同样的网格，纹理贴图方式可以存储高于网格分辨率的色彩信息。
这是关于渲染的系列教程的第十部分。上一次，我们使用了多个纹理来创建复杂的材质。这次我们再增加一些复杂度，并且还支持多材质编辑。
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