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基于ExtremeEdge的瑕疵检测-MATLAB代码: 使用MATLAB进行缺陷检测的代码示例...

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简介：
本项目提供了一套基于MATLAB开发的瑕疵检测解决方案，采用ExtremeEdge框架，包含详细的缺陷检测算法与案例，适用于工业视觉系统。 瑕疵检测代码-Matlab缺陷检测Matlab代码用于基于ExtremeEdge的缺陷检测，如ZouhirWakaf和HamidA.Jalab（2016）的文章所述：《基于缺陷区域直方图极端边缘的缺陷检测》，发表于沙特国王大学学报-计算机与信息科学。DOI: 10.1016/j.jksuci.2016.11.001。

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  • 基于ExtremeEdge的瑕疵检测-MATLAB代码: 使用MATLAB进行缺陷检测的代码示例...
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的瑕疵检测解决方案，采用ExtremeEdge框架，包含详细的缺陷检测算法与案例，适用于工业视觉系统。 瑕疵检测代码-Matlab缺陷检测Matlab代码用于基于ExtremeEdge的缺陷检测，如ZouhirWakaf和HamidA.Jalab（2016）的文章所述：《基于缺陷区域直方图极端边缘的缺陷检测》，发表于沙特国王大学学报-计算机与信息科学。DOI: 10.1016/j.jksuci.2016.11.001。
     
  • 【缺陷检测】利用形态学进行瓶盖瑕疵检测的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于形态学方法的Matlab代码，用于自动检测瓶盖上的各种缺陷。通过简单易用的算法实现高效准确的质量控制，适用于制造业质量监测需求。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 基于MATLAB的异常检测代码-使用变分自编码器(VAE)进行瑕疵检测
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    本项目采用MATLAB开发，利用变分自编码器（VAE）实现图像中的异常和瑕疵自动检测。通过深度学习技术有效识别产品缺陷。 在化学材料、衣物和食品材料的运输检查过程中，检测正常产品中的缺陷和杂质至关重要。这里提供了一种使用可变自动编码器（VAE）而非传统自编码器（CAE）进行异常检测的方法，并仅基于图像训练模型。 通过这种方法，可以学习如何利用潜在空间的概率分布来识别并定位产品的瑕疵。在演示中，您可以找到两个示例文件：EN_VAE_Anomalydetection.mlx和JP_VAE_Anomalydetection.mlx，它们分别展示了使用英语和日语进行VAE训练的具体步骤。 该方法基于自动编码变数贝叶斯[2013]的研究成果，由DiederikPKingma与MaxWelling提出。此代码适用于MATLAB R2019b及以上版本的用户。
     
  • test.rar_MATLAB 瓶盖_缺陷_瑕疵检测_瓶盖瑕疵_瓶盖瑕疵检测
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    本资源提供MATLAB程序用于检测瓶盖上的各种缺陷和瑕疵，旨在帮助提高产品质量控制的效率和准确性。 一个基于MATLAB的简单瓶盖瑕疵检测系统。
     
  • 缺陷检测（2）_基于MATLAB的缺陷检测代码及应用
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    本简介介绍了一套基于MATLAB平台的缺陷检测系统及其应用案例。通过详细讲解和实例分析，帮助读者掌握如何使用MATLAB进行高效的缺陷检测编程与实践。 本代码主要完成使用MATLAB进行图像处理。
     
  • Matlab代码-瑕疵检测-基于ELM的裂纹检测实现
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    本项目使用MATLAB编程实现了一种基于极限学习机(ELM)的裂纹检测算法，旨在有效识别和评估材料表面的缺陷情况。 瑕疵检测代码-matlab基于ELM的裂缝检测是通过MATLAB实现的一种方法。在4GB GTX960M显卡上训练15到16小时后可以得到结果，该代码已经在Matlab2016b版本中进行了测试。 Crack.m 文件用于将原始图片分割成小块。 spare_elm_autoencoder.m 文件则包含了ELM备用自动编码器的相关内容。数据集的处理方法包括通过滑动窗和随机旋转来对收集到的混凝土裂缝图像进行分割与扩展，利用稀疏的自动编码特征提取网络快速学习裂纹的特点。 最后，使用在线顺序极限学习机（OS-ELM）识别并分析出裂纹缺陷的具体特征。
     
  • 【疵点检测】利用Otsu方法进行织物缺陷检测的Matlab代码（附GUI）.zip
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    本资源提供基于Otsu阈值分割法的织物瑕疵检测Matlab实现代码及图形用户界面，适用于学术研究与工业应用中的织物质量控制。 基于Otsu算法实现的织物疵点检测MATLAB源码及GUI界面，包含在.zip文件中。
     
  • 基于MATLAB的缺陷检测系统_工业瑕疵检测_MATLAB图像处理_缺陷识别
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    本项目利用MATLAB开发了一套高效的工业瑕疵检测系统，结合先进的图像处理技术进行缺陷识别，提高生产效率和产品质量。 基于MATLAB的工业瑕疵缺陷检测采用工业板图像作为素材。通过灰度化、二值化、边缘提取以及形态学运算等多种方法，能够准确地识别并标示出瑕疵的位置，并计算各个区域的具体面积。此外，还设计了一个用户界面（UI），用于展示发现的瑕疵数量及其所占面积等重要参数信息。
     
  • 【图像检测】利用形态学技术进行水果瑕疵检测的MATLAB代码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于MATLAB和形态学技术的水果瑕疵检测代码，旨在帮助用户识别并分析水果表面缺陷，提升农产品质量控制效率。 【图像检测】基于形态学实现水果缺陷检测matlab源码 本段落档提供了使用Matlab进行水果缺陷检测的代码示例，采用了形态学方法来识别和分析水果表面的各种瑕疵。通过这种方法可以有效地提高农产品的质量控制水平。文档中详细介绍了算法原理、实验步骤以及如何利用提供的代码进行实际操作。
     
  • 【瑕疵检测】利用MATLAB GUI与Gabor滤波进行布匹瑕疵检测【附带Matlab源码 407期】.md
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    本文详细介绍了如何使用MATLAB GUI结合Gabor滤波技术来实现高效的布匹瑕疵检测，并提供了相关的MATLAB源代码。适合对图像处理和质量控制感兴趣的读者研究与实践。 武动乾坤上传的Matlab资料均包含对应的代码，并且这些代码均可运行并已亲测可用，非常适合初学者。 1、压缩包内容： 主函数：main.m； 其他m文件（调用函数）；无需单独运行。 附带程序运行结果效果图。 2、所需软件版本 使用MATLAB 2019b。如遇到错误，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击运行直至程序完成并输出结果。 4、仿真咨询 若您需要更多服务（如完整代码提供、期刊复现或定制开发等），请与博主联系。 具体包括： - 博客资源中的完整代码提供 - 期刊文献的再现工作 - Matlab程序个性化设计 - 科研项目合作 涉及领域有图像识别：表盘识别、车道线检测、车牌识别、答题卡解析、电器分类，跌倒监测，动物辨识，发票扫描，服装类型分析，汉字读取，交通信号灯辨认，火灾预警系统, 疾病诊断与分型, 交通标志牌的自动检测及分类, 口罩佩戴状况检查, 裂缝评估和修复建议生成器等。此外还有目标跟踪、疲劳监测、身份证信息提取、人民币钞票识别，数字字母读取功能，手势解析系统，树叶种类鉴定工具，水果品质分级软件，条形码扫描仪设计与实现方案以及瑕疵检测算法开发项目, 芯片质量控制技术研究和指纹认证解决方案等。