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基于MATLAB的表面缺陷模式识别检测（含GUI、面积和周长参数）.zip

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简介：
本资源提供了一个使用MATLAB开发的图形用户界面工具，用于通过分析面积和周长参数来识别和检测物体表面缺陷。包含源代码及示例数据集。 MATLAB表面缺陷检测系统能够精确定位到缺陷的位置、坐标及面积。

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  • 基于MATLAB的表面缺陷模式识别检测（含GUI、面积和周长参数）.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB开发的图形用户界面工具，用于通过分析面积和周长参数来识别和检测物体表面缺陷。包含源代码及示例数据集。 MATLAB表面缺陷检测系统能够精确定位到缺陷的位置、坐标及面积。
     
  • 【毕业设计】基于MATLAB的光伏缺陷检测系统（含GUI、面积和周长参数）.zip
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    本项目为一款基于MATLAB开发的光伏缺陷检测系统，集成了图形用户界面(GUI)及自动计算缺陷区域的面积与周长功能。该系统旨在提高光伏板的质量检查效率和精度，适用于科研与工业应用。 本课题研究的是基于MATLAB的平面参数测量系统，以带缺陷的光伏面板为素材，检测并定位缺陷位置，并计算每个缺陷的具体面积大小。该设计包含一个人机界面GUI。 算法流程如下： 1. 读入测试图片； 2. RGB转换； 3. 图像分割； 4. 开闭运算处理； 5. 空洞填充修复； 6. 过滤微小连通域以去除噪声影响； 7. 最终计算缺陷面积和数量。
     
  • 基于MATLAB的物体参数测量(GUI, 面积, 周长).zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图形用户界面（GUI）工具，用于精确测量图像中物体的面积和周长。通过简单的操作即可实现对复杂形状对象的高效分析与评估。 MATLAB工件参数测量系统是一款利用MATLAB开发的工具，用于精确测量各种工件的参数。该系统能够帮助用户高效地获取所需数据，并进行进一步分析与处理。
     
  • 基于MATLAB的缺陷检测识别系统及GUI操作界面
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    本项目开发了一套基于MATLAB平台的自动化缺陷检测系统，并设计了用户友好的图形化操作界面(GUI)，实现了高效准确的图像处理与分析功能。 该课题是基于形态学的缺陷检测技术，研究对象为光伏板上的缺陷。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，并计算出各个区域的具体面积。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相关信息。
     
  • MATLAB水果分拣系统[含GUI界面，面积，直径及缺陷检测].zip
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    本项目提供一个基于MATLAB开发的水果分拣系统，包含图形用户界面(GUI)，可实现对水果的面积、直径测量以及缺陷检测功能。 MATLAB水果分拣系统旨在帮助果商通过分级分类来实现利润最大化。该设计利用Matlab开发了一个综合评判系统的方案，根据果实的大小、色泽以及圆形度等特征进行自动分拣。此外，本项目还包含一个图形用户界面（GUI），便于操作和使用。
     
  • 基于卷积神经网络的金属表面缺陷自动检测与识别
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的创新方法，专门针对金属表面缺陷进行高效、准确的自动检测与分类。通过深度学习技术的应用，大幅提升了工业生产中的质量控制效率和精度。 自动金属表面缺陷检查在工业产品的质量控制方面越来越受到重视。此类检测通常针对复杂的工业场景进行，这既有趣又充满挑战。传统方法主要依赖于图像处理或浅层机器学习技术，但这些方法仅能在特定条件下有效识别具有高对比度和低噪声的明显缺陷。 本段落提出了一种通过双重过程自动检测金属表面缺陷的方法，能够准确地定位并分类实际工业环境中捕捉到的各种输入图像中的缺陷。为此设计了新颖的级联自动编码器（CASAE）架构，用于分割和精确定位缺陷区域。该级联网络基于语义分段将包含缺陷的原始图像转换为像素级别的预测掩模，并进一步利用紧凑型卷积神经网络（CNN）对这些分离出的缺陷进行分类。 实验结果显示，这种方法能够在各种条件下有效地检测金属表面缺陷，满足了工业应用中所需的鲁棒性和准确性要求。此外，该技术还有潜力应用于其他类型的检测任务。
     
  • 钢材表面缺陷检测数据集NEU-DET：支持六种缺陷识别
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    NEU-DET钢材表面缺陷检测数据集专为工业应用设计，内含大量标注样本，旨在提升六类常见钢材表面瑕疵（如裂纹、气泡等）的自动识别精度。 钢材表面缺陷检测数据集NEU-DET包含YOLO模型所需处理好的.txt标签文件，并已测试通过；还包括所有1800张原始图片及对应的标签xml文件。
     
  • 基于MATLAB的金属表面测量及缺陷分类检测GUI系统
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    本研究开发了一套基于MATLAB的图形用户界面(GUI)系统，专门用于金属表面的精确测量和缺陷自动分类。该系统结合了先进的图像处理技术与机器学习算法，能够高效地识别并评估各种类型的表面缺陷，从而提高产品质量检测效率。 金属是一种在自然界广泛存在的物质，具有延展性、导电性和导热性等特点，在日常生活中应用非常普遍。金属元素是生产和生活中的主要资源之一，并且在现代工业中扮演着极其重要的角色。由于金属材料的生产环境通常较为恶劣，这会导致其表面出现各种瑕疵和缺陷，从而影响产品质量并降低企业的经济效益。因此，对这些金属表面的问题进行自动化检测变得尤为重要。
     
  • MATLAB水果分级系统[含GUI界面，计算面积与直径及检测缺陷].zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的水果自动分级系统，包含图形用户界面(GUI)设计。该系统能够精确测量水果的面积和直径，并能有效识别并标记水果表面缺陷，提高分拣效率和准确性。 MATLAB水果分级系统采用带界面的设计，根据水果的圆形度、色泽及直径大小进行统一评判以确定其等级。在水果出厂或采摘过程中使用该系统可以提高利润。