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缺陷检测（2）_基于MATLAB的缺陷检测代码及应用

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • PCB.rar_PCB检测_缺陷类型_PCB检测_pcb缺陷检测_缺陷检测
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    本资源为PCB检测工具包，专注于识别和分类印刷电路板上的各种缺陷。包含多种常见缺陷类型的样本数据及分析方法，适用于电子制造质量控制。 PCB板检测的基本流程是：首先存储一个标准的PCB板图像作为参考依据；接着处理待测PCB板的图像，并与标准图进行比较以找出差异点；根据这些差异来判断存在的缺陷类型。
     
  • 代码缺陷检测.rar
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    本资源《代码缺陷检测》提供了一套全面检测软件代码中潜在错误和问题的方法与工具，旨在帮助开发者提高编程质量和效率。 思路：首先将原图进行灰度处理，然后对图像进行二值化处理，接着使用均值滤波去除二值化图像中的杂点，最后通过膨胀或腐蚀操作来突出显示缺陷特征。文件包括实验素材、代码等。
     
  • 缺陷检测代码-MATLAB-DefDetWTMF：WTMF算法应用
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    DefDetWTMF 是一个基于MATLAB环境的应用项目，专注于利用WTMF（Wavelet Transform and Mean Filtering）算法进行高效的图像和视频中的缺陷自动检测。该项目通过结合小波变换与均值滤波技术，显著提高了缺陷识别的准确性和速度，在工业质量控制领域有着广泛的应用前景。 在使用这些代码之前，请阅读“readMe.txt”文件。这些代码仅供非商业用途共享；如需用于商业目的，请与作者联系。 这是MATLAB2010中WTMF策略的实现示例，若要引用该方法请参考以下论文：X.Zhou, Y.Wang, Q.Zhu, J.Mao, C.Xiao, X.Lu和H.Zhang，“使用视觉注意模型和小波变换的玻璃瓶底部表面缺陷检测框架”，IEEE Transactions on Industrial Informatics。审查中，第**页，2019年。 文件夹结构如下： - “testImages”：用于保存测试图像。 - “WTMFmatlab”：包含建议的WTMF策略代码。 - “result”：存放缺陷检测结果。 对于MATLAB代码，总共有三个.m文件：“example_ATdetWaveMF.m”，“funATdetWaveMF.m”，和“funSecondDerGauTradition.m”。其中，“example_ATdetWaveMF.m”是主程序，请运行此文件。在此主程序中存在10个参数：baseFun0=coif；ba
     
  • 缺陷检测（振纹检测）
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    简介：缺陷检测中的振纹检测技术专注于识别和评估材料表面或结构内部由于制造过程产生的细微裂纹和其他瑕疵。通过先进的图像处理与机器学习算法，该方法能够提高产品质量并减少安全隐患。 使用OpenCV 3.4与VS2017的64位环境进行工业零件振纹检测的简单实现已经完成，并附带了测试图片。由于实际场景中的振纹情况多样，本项目仅实现了对颜色较深振纹的检测。通过傅里叶变换、频率域滤波以及形态学图像分割等技术来达到这一目的。欢迎各位进一步讨论和交流改进意见。
     
  • 一份优质的缺陷检测文章含详尽代码-缺陷检测 CL.doc
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    本文档深入探讨了高质量缺陷检测的标准与实践，包含了详细的代码示例和分析，旨在帮助开发者提升软件质量。 一篇关于苹果特征提取和缺陷检测的不错文章附有详细代码（文件名为“缺陷检测 CL.doc”），我已验证过代码无误。如果有人对此感兴趣可以参考一下。
     
  • 基于TensorFlow的PCB缺陷检测源代码
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    本项目提供了一套基于TensorFlow框架的印刷电路板(PCB)缺陷检测系统源代码，旨在通过深度学习技术自动识别和分类生产过程中的各种瑕疵。 基于TensorFlow开发的深度学习程序可以直接使用，并适用于实际应用与学习。代码包含全面的注释，易于理解。
     
  • 基于MATLAB的缺陷检测系统.zip
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    本资源提供一个基于MATLAB开发的缺陷检测系统，旨在通过图像处理技术自动识别和分析产品表面瑕疵，提高生产效率与产品质量。 该课题研究基于形态学的缺陷检测技术，并以光伏板缺陷为素材。通过灰度处理、二值化、边缘检测、形态学运算（包括开闭操作）以及去除小面积干扰的方法来识别并定位缺陷，同时计算各块区域的面积。此外，还开发了一个人机交互界面，在界面上显示缺陷的数量和面积等信息。
     
  • Halcon缺陷检测.pdf
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    《Halcon缺陷检测》是一份详细介绍如何使用Halcon软件进行工业产品视觉检测的技术文档，涵盖多种常见缺陷识别方法与实例分析。 Halcon缺陷检测是一种利用Halcon软件进行图像处理的技术，用于识别产品在生产过程中的各种缺陷。通过精确的算法和高效的计算能力，Halcon能够快速准确地检测出产品的瑕疵，并提供详细的分析报告以帮助改进生产工艺。这种方法广泛应用于制造业、电子行业以及质量控制等领域，提高了产品质量并降低了成本。
     
  • MATLAB缺陷检测系统.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB的缺陷检测系统的实现方案与代码。该系统能够高效准确地识别图像或视频中的异常区域，适用于工业质量控制等领域。包含详细的文档和示例数据集。 该课题为基于形态学的缺陷检测，研究对象是光伏板缺陷。通过灰度处理、二值化、边缘检测、形态学运算（包括开闭操作）以及去除小面积干扰等方法来识别并定位缺陷区域，并计算出各个块的面积。此外，还设计了一个人机交互界面，在界面上显示缺陷的数量和面积等相关信息。