1 概括 半监督框架下，研究者提出了一种端到端的基于内存的分割网络（MemSeg）来检测工业产品的表面缺陷。...考虑到同一生产线产品的类内差异较小，从差异和共性的角度出发，MemSeg引入了人工模拟的异常样本和记忆样本来辅助网络的学习。...在训练阶段，MemSeg显式学习正常和模拟异常图像之间的潜在差异，以获得鲁棒的分类超平面。同时，受人类记忆机制的启发，MemSeg使用内存池来存储正常样本的一般模式。...2 背景 工业场景下的产品表面异常检测对于工业智能的发展至关重要。 表面缺陷检测是在图像中定位异常区域的问题，例如划痕和污迹。...MemSeg从差异和共性的角度出发，引入模拟异常样本和记忆模块，以更有方向性的方式辅助模型学习，从而以端到端的方式完成半监督表面缺陷任务。
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...图像变得更加“干净”，但是仍然有一些我们想要移除的斑点。...measure.lable返回的label和我们的阈值图像有相同的大小，唯一的区别就是label存储的为阈值图像每一斑点对应的正整数。 然后我们在第5行初始化一个掩膜来存储大的斑点。
这就是今天要介绍的内容了 这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。...条形码的检测 对于下面这个例子，我们将检测下图中的条形码： ?...我们这里只需要一个开关，即 --image，它是我们图像的路径，其中包含我们想要检测的条形码。...这个核的宽度大于高度，因此允许我们缩小条形码垂直条带之间的间隙。 ? 当然，现在图片中非条形码的区域存在着很多斑点，这将会干扰轮廓的检测。..._01.jpg 另外还提供了其他的测试图片 英文原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2014/11/24/detecting-barcodes-images-python-opencv
文章目录 一、简介 二、opencv 实践 三、skimage 实践 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、简介 提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一...边缘信息对进一步提取高层语义信息有很大的影响。大部分边缘检测算法都是上个世纪的了，OpenCV 的使用的算法是 Canny 边缘检测算法，大概是在 1986 年由 John F....Canny 提出了，似乎说明边缘检测算法的研究已经到达了瓶颈期。跟人眼系统相比，边缘检测算法仍然逊色不少。 Canny 边缘检测算法是比较出色的算法，也是一种多步算法，可用于检测任何输入图像的边缘。...利用它检测图像边缘时主要有以下步骤： 应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声。 计算高斯滤波器的导数，计算图像像素的梯度，得到沿 x 和 y 维度的梯度。...Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小； 最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近
常见的处理方法包括直方图均衡化、对比度增强等，以提高图像的可视化效果，突出水膜与背景之间的差异。降噪处理：使用滤波器（如高斯滤波器、均值滤波器）去除图像中的噪声，保持水膜的边缘清晰。...这有助于区分水膜与土壤颗粒之间的边界，从而可以准确测量水膜的厚度和范围。2) 分割水膜区域阈值分割：使用基于灰度或颜色的阈值分割算法，将图像中水膜区域与背景（包括土壤）分离。...3D形态建模：基于图像处理的结果，使用3D重建技术（如深度图生成）生成水膜的三维形态模型，直观展示其在土壤表面的分布。...广泛的应用领域：由于其强大的功能和易用性，OpenCV 被广泛应用于多个领域，如安防监控（视频监控中的目标检测和跟踪）、自动驾驶（环境感知和障碍物检测）、医学影像分析（图像诊断和病变检测）、工业检测（产品质量检测和缺陷识别...在学习 OpenCV 之前，需要掌握一些基本的图像处理概念，如图像的表示、灰度化、滤波、边缘检测等。
在制造业中，需要对产品表面进行检测，通过图像处理技术可以快速准确地识别出产品表面的缺陷，从而提高产品质量。例如在汽车制造过程中，对车身零部件表面的划痕、凹坑等缺陷进行检测。...医学影像处理领域，通过对X光、CT、MRI等影像进行处理，可以辅助医生更准确地诊断疾病，例如对肿瘤的检测和定位。 地球物理学中，对卫星遥感图像进行处理，可以分析地球表面的地形、地貌、植被覆盖等信息。...意义 提高生产效率和质量 在工业生产中，通过图像处理软件对产品进行检测和分析，可以快速筛选出不合格产品，减少人工检测的误差和时间成本，从而提高生产效率和产品质量。...二、概述 该文档介绍了一种基于 OpenCV 的图像处理软件，用 Python 编写，含图像处理和图形界面模块，通过多种算法实现形态学运算、去噪、特征提取等功能，有友好界面及实用效果，可用于多领域。...部署方式 Python 版本：可使用 Python 3.x OpenCV 版本：3.4.1 PyCharm 版本：2021.1.3X64 Qt 版本：5.15.2 希望对你有帮助！加油！
而传统的人工检测效果会受到员工素质，工作状态，经验等因素的影响，检测效率低下，人眼瞬间的疲惫可能就会造成一个重大的损失尤其对于精密、细微产品，如锂电芯片表面缺陷的检测，更显得无能为力。...同时还可在测量后导出指定测量数据并生成报表，无需人工一一添加，这无疑大大优于人工检测的数据统计； 2、信息集成：机器视觉可以通过多工位测量方式，一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量...；与此相反，人工长期重复性检测肯定会产生疲劳，同时每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品是完全相同的； 6、客观性：人工检测难免出现疲劳，同时有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随检测人员心情的好坏产生变化...；而机器没有喜怒哀乐，它所带来的检测的结果自然更加客观可靠； 7、精度：由于人眼有物理条件的限制，即便是依靠放大镜或显微镜来检测产品，也会受到主观性方面的影响，精度无法得到保证，而且不同的检测人员的标准也会存在有差异...机器视觉检测用于企业生产流程会将企业的时间大大的节约了，检测缺陷产品并且防止缺陷产品送到消费者的手中，更是将企业价值大大的提升了，也使得企业的产品利润收益显著提高。
表面缺陷检测主要是物体表面局部物理或者化学性质不均匀的区域，比较常见的有金属或者塑料制品表面的划痕（如：手机壳/屏幕表面的划痕）、斑点和孔洞（如：PCB板漏了焊点或者表面多了焊点），纸张表面的色差、脏污点...选择光源的角度：根据期望的图像效果，选择不同入射角度的光源。 穹形光源，主要用于球型或曲面物体的缺陷检测、不平坦的光滑表面字符的检测、金属或镜面的表面检测。...同轴光照射，图像效果为明亮背景上的黑色特征，用于反光厉害的平面物体检测，能够加强有差异角度的表面特征，增强表面纹理（划痕、凹陷、压印），减少阴影。...如何选择工业相机： 首先要弄明白的是自己的检测任务，是静态拍照还是动态拍照、拍照的频率是多少、是做缺陷检测还是尺寸测量或者是定位、产品的大小（拍摄视野）是多少、需要达到的精度多少、所用软件的性能...，在表面检测、缺陷识别有不少应用。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 下载源码请star这个项目一波 复现测试 上次写了一篇文章介绍CVPR 2019最新提交的工业缺陷检测新思路基于图像语义分割网络实现缺陷检测，当时我们的一位读者看到非常感兴趣...，关键是还很厉害，直接实现了论文中提到缺陷检测网络，基于tensorflow+slim框架复现了基于KolektorSDD数据集的检测效果，先看一下测试运行效果： ?.../KolektorSDD 复现论文的时候作者并没有完全按照论文来设置参数，但是仍然取得了比较好的训练与测试效果，KolektorSDD前面30子文件夹作为训练数据，后面20个作为测试数据，最终的准确率与召回如下...直接运行如下命令即可加载ckpt文件完成测试 python run.py –test 单独训练分割网络 python run.py --trian_segment 单独训练决策网络 python run.py...往期精选 秒杀DeepLabv3+与UNet的表面缺陷检测网络 OpenCV视频分析背景提取与前景提取 使用条件GAN实现图像到图像的翻译 关注【OpenCV学堂】 长按或者扫码即可关注 ?
异常检测使我们能够从生产流程中修复或消除那些处于不良状态的部件。因此，由于避免生产和销售有缺陷的产品，制造成本降低了。...Python Libraries 在这个项目中有几个Python库被用于不同的目的： 可视化(图像、指标)： OpenCV Seaborn Matplotlib 处理数组： Numpy 模型： TensorFlow...直方图的例子 数据 使用的数据从Kaggle下载：表面裂纹检测数据集：https://www.kaggle.com/arunrk7/surface-crack-detection和铸造产品质量检查图像数据...下面是一些有和没有异常的图像示例。 ? 我们使用1,000张属于训练组的无缺陷图像来生成合成数据数据集。...裂缝数据集的异常检测 对于裂纹数据集，实验结果也很好(91% ~ 98%)，实验之间没有显著差异。与无异常的图像相比，其行为主要取决于裂纹大小和颜色等变量。
因此，由于避免生产和销售有缺陷的产品，制造成本降低了。在工厂中，异常检测由于其特点而成为质量控制系统的一个有用工具，对机器学习工程师来说是一个巨大的挑战。...Python Libraries 在这个项目中有几个Python库被用于不同的目的： 可视化(图像、指标)： OpenCV Seaborn Matplotlib 处理数组： Numpy 模型： TensorFlow...直方图的例子 数据 使用的数据从Kaggle下载：表面裂纹检测数据集：https://www.kaggle.com/arunrk7/surface-crack-detection和铸造产品质量检查图像数据...下面是一些有和没有异常的图像示例。 ? 我们使用1,000张属于训练组的无缺陷图像来生成合成数据数据集。...裂缝数据集的异常检测 对于裂纹数据集，实验结果也很好(91% ~ 98%)，实验之间没有显著差异。与无异常的图像相比，其行为主要取决于裂纹大小和颜色等变量。
随着人工智能技术，尤其是 AI 图像处理技术与深度学习的发展，铝板缺陷检测有了全新的、高效且精准的解决方案。...借助先进的 AI 模型对铝板表面图像进行分析，能够快速、准确地识别出各种类型的缺陷，实现自动化的质量检测，大幅提高检测效率和准确性，保障铝板产品的质量，满足不同行业对铝板质量的严格要求。...至此，你已经成功完成了基于 AI 图像处理的铝板缺陷检测的全部实验流程，希望你能够熟练掌握这套技术方案，并将其应用到实际的铝板生产质量检测或者其他相关的工业检测场景中，为提高产品质量和生产效率贡献力量。...3.10 ；ultralytics：AI视觉模型三方库，提供了多种CV模型的调用接口，内置了模型的前后处理，方便用户调用模型，本实验使用的是 8.3.48 版本；opencv-python：opencv-python...是 OpenCV 库的 Python 接口，它提供了对 OpenCV 功能的访问，包括图像处理、视频分析、计算机视觉算法和实时图像处理等，使得开发者能够在 Python 环境中轻松实现复杂的视觉任务，
点击上方蓝色字体，关注我们 产品的表面缺陷检测是近年来制造业中格外关注的一项技术问题。...由于涡流检测是利用缺陷对涡流场的扰动来实现检测的目的，当金属表面存在较大的粗糙度时，会引起表面涡流场的局部扰动，产生较大的基底噪声，同时如果在检测过程中探头与金属表面之间接触不良，由于探头的纵向振动也会改变金属表面的涡流分布...缺陷图像的特征提取实现了从图像空间到特征空间的转换，在实际项目中一般将图像的多种基本特征组合，形成综合性的缺陷描述特征向量。然而，并非所有特征对后续的缺陷检测与图像理解有作用。...1.3.3 K-means聚类算法 聚类问题是指在一个集合内的元素共具备若干种属性，根据属性的不同将每一个元素划分至具备相近属性的子集中，每个子集内部的元素之间属性差异尽可能小，而不同子集的元素属性差异尽可能的大...如下图所示，深度学习表面缺陷检测的基本任务主要可分为三类：第一类是图像分类，判断产品表面是否存在缺陷；第二类是目标检测，除了要判断出是否存在缺陷，还需识别出缺陷的种类，并以矩形框的形式定位缺陷的位置；第三类是图像分割
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最近在学习Python下的OpenCV，在图像的凸性检测中，发现opencv3.0下的convexityDefects函数对图像的凸性缺陷处理有错误。...不知道是opencv3.0的版本问题还是我个人的错误代码。...例如使用的Python版本是2.7.6，使用的OpenCV版本是3.0，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(...而如果使用OpenCV2.4.13版本，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('star2.png') img_gray...circle(img,far,5,[0,0,255],-1) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果显示，图像的凸性检测是正确的
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。...金属平面材料表面的缺陷不仅会损坏平面产品的外观，而且可能成为应力集中的薄弱环节，成为破裂和腐蚀的根源。用于金属平面材料表面缺陷的检测设备应具有两个主要功能：缺陷检测和缺陷分类。...（4）海量图像数据 现实世界中生产线的高速，卷材更换的快节奏以及热轧机中对细微缺陷检测的需求，使得图像采集前端连续生成大量图像数据，其峰值速度高达5.12 Gbps ，这要求检测算法必须在检测精度，计算和可靠性之间达到良好的平衡...在不同的工艺中，不同类型的工业设备的工艺操作使表面纹理有很大的差异，相应的金属板和带材也具有不同的检测难度。下图列出了金属平面材料的三个典型表面图像。...缺陷区域和背景之间的灰度级差异导致边界处出现明显的边缘，可用于检测金属平面材料的表面缺陷。
利用余弦定理使用OpenCV-Python实现手指计数与手掌检测。 ? 手检测和手指计数 接下来让我们一起探索以下这个功能是如何实现的。...OpenCV OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。...• upper：HSV中皮肤颜色的上限。 • skinRegionHSV：在HSV色彩空间的上下像素值范围内检测皮肤。 • 模糊：使图像模糊以改善遮罩。 • 脱粒：脱粒。...检测结果 凸缺陷检测 手掌与凸包检测轮廓线的任何偏离的地方都可以视为凸度缺陷。...使用如图1所示的符号表示，余弦定律表明，其中γ表示长度a和b的边之间的长度以及与长度c的边相对的角度。 ? 图1 式： ?
1、摘 要 缺陷检测是工业产品处理中的一项重要任务。当前，已经有很多基于计算机视觉技术的检测方法成功应用于工业领域并取得了较好的检测结果。...2、引 言 质量是制造过程中的一个重要组成部分。为了满足日益增长的需求，必须在确保产品生产质量的同时提高生产效率。其中，表面缺陷检测是控制工业产品质量的关键步骤。...例如，曲率滤波和高斯混合模型被应用到钢轨表面缺陷检测。基于模板匹配的方法可应用于钢板表面缺陷检测。...C.金字塔特征融合模块(PFF) 在深度CNN中，上下文信息被使用的程度大致取决于感受野的大小。对于缺陷的检测，有些缺陷是类内差异，需要较大的感受野才能实现对图像中缺陷的全面感知。...1) NEU-SEG缺陷的检测结果：在图5展示了PGA-Net和其他方法对带钢表面缺陷图像的视觉比较。
文献 [8] 对基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了系统性的归纳，但主要梳理有监督方法。...如图 2 所示，依据缺陷出现的位置与表现形式，本文将工业缺陷分为表面缺陷与结构缺陷。表面缺陷主要出现在产品表面的局部位置，通常表现在纹理突变、异状区域、反规律模式或错误的图案。...根据缺陷区域的像素值与周围背景的差异性可将其类比为离群值或集群异常：离群值型缺陷的像素值通常与正常图像具有明显差异；集群异常型缺陷的像素值与周围正常区域属于同一范围，因而更难被发现。...纹理类聚焦产品的局部表面，按照复杂程度依次划分为简单纹理、规则纹理与无规则纹理。物体类包含产品整体，结构更加复杂，且存在产品之外的背景干扰。此时，不仅需要考虑表面缺陷，也 考虑结构缺陷。...可见，在不同的背景上，不同种类的缺陷微弱程度不同。即使是同种缺陷的不同实例之间，可视性也可能有较大差异。根据输出结果粒度的不同，工业视觉缺陷检测任务一般包括分类和定位。
03 基于深度学习的玻璃表面质量检测关键技术 基于机器视觉技术的玻璃质量检测：图像获取单元，LED红光垂直入射待检测玻璃后，若玻璃中存在缺陷，CCD相机的靶面检测到不均匀的出射光，然后图像采集卡对输出的信号进行实时采集并将数字化处理后的图像传输至计算机中...基于机器视觉检测技术的玻璃表面缺陷检测系统软件部分主要依靠软件平台结合机器视觉库完成玻璃缺陷图像的滤波、边缘检测、特征提取以及分类的功能，软件功能及界面可根据用户要求进行定制开发，提高了玻璃表面缺陷检测系统的精度和智能化水平...针对光伏玻璃等玻璃，怎么样才能更好的适应压延棍差异导致的压花差异 · 复合纹理分析，消除玻璃压花的干扰 · 每秒数据吞吐量接近400MB 4....可以更方便快捷的进行系统安装和调试 · 模块化组合成像机械结构 · 龙门式多组线扫描结构框架 04 玻璃产品的AI视觉瑕疵缺陷检测应用 案例1：玻璃表面污点划痕检测 针对MACBook LCD液晶屏进行污点划痕质量检测...检测效果图中，蓝色代表污渍等有问题的区域（精度为0.39mm）；绿色代表透镜缺损部分。检测效率可达3秒/个，误检率低于0.1%。
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