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塑料瓶的缺陷检测。

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简介：
借助计算机视觉技术开发的无接触自动检测系统，凭借其卓越的检测效率、快速的速度以及不受视觉疲劳影响的特性，正逐渐地替代传统的由人工执行的检测流程。

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  • 塑料瓶的缺陷检测
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    本项目专注于开发先进的机器视觉系统，用于识别和分类生产线上塑料瓶的各种缺陷，确保产品质量与安全。 基于计算机视觉的无接触自动检测手段因其高效率、快速度以及避免了视觉疲劳等问题，正逐步取代人工检测方法。
     
  • test.rar_MATLAB 瓶盖_缺陷_瑕疵检测_瓶盖瑕疵_瓶盖瑕疵检测
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法
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    本研究提出了一种利用CCD成像技术进行塑料齿轮齿形缺陷检测的方法，通过分析图像特征实现自动化、高精度的质量控制。 一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法被提出。该方法使用A102F CCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像，并通过IEEE 1394数字接口卡将这些图像传输到计算机中进行处理。对原始含有噪声的数字图像，采用平滑、分割、轮廓提取及细化等步骤来优化图像质量，使其转变为便于检测的一像素宽边缘信息。该方法首先确定了齿轮中心孔的位置，并在此基础上完成了齿形缺陷的检测工作。理论分析和实验结果表明这种方法具有快速且高精度的特点，适合用于产品的在线检测要求中。
     
  • OpenCV-Python瓶口缺陷检测小程序源码.zip
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    本资源提供一个基于OpenCV和Python的小程序源码，用于自动化检测瓶口制造过程中的各种缺陷。通过图像处理技术识别并标记瑕疵区域，帮助提高产品质量控制效率。 适合用于学习或练习的项目包括但不限于毕业设计、课程作业、工程实训及竞赛准备，这些项目的参考价值较高，并且可以直接进行修改与复现以实现其他功能。它们非常适合在深入研究的基础上加以改进和扩展。 这些资源主要涉及嵌入式技术、人工智能以及软件开发领域。如遇到任何问题或需要进一步的技术支持，请随时联系博主（公主号：阿齐Archie）进行交流讨论。 请注意： 1. 本项目仅供开源学习和技术分享使用，不得用于商业用途等行为，由此引发的一切责任由使用者自行承担。 2. 部分资源中的字体和插图可能来自网络来源，在发现侵权情况时，请及时通知博主以作处理。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 玻璃瓶盖缺陷检测，数据集包含125张图片
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    本项目专注于开发用于检测玻璃瓶盖缺陷的数据集，共收集了125张图像，旨在提高制造业的质量控制效率和准确性。 基于Yolov5的玻璃瓶缺陷检测算法及其优化已在相关博客中详细介绍：该文章探讨了如何利用YOLOv5框架进行高效的玻璃瓶瑕疵识别，并提出了一系列改进措施以提升模型性能。
     
  • 缺陷检测（2）_基于MATLAB的缺陷检测代码及应用
    优质
    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。