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该文件“缺陷圆的定位demo.rar”提供了一个示例。

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简介：
在某些情况下，我们所获得的圆形模型可能并不完美，甚至可能存在一些缺陷。为了解决这类问题，我们特地分享一种切实可行的方法。为了更清晰地阐述算法的运作原理，本文力求避免过多地依赖MATLAB库函数，从而使内容更容易转化为C语言代码。

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  • 定位缺陷圆的示例Demo.rar
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    定位缺陷圆的示例Demo 是一个用于展示如何检测和标记图像中圆形缺陷的演示程序。此资源包含源代码及示例图片，适用于学习计算机视觉中的形状识别技术。 有时候我们得到的“圆”并不完美，甚至存在缺口。针对这种情况，我来分享一种解决方法。为了便于解释算法原理，在文中尽量避免使用MATLAB库函数，以便大家能够轻松地将其转化为C语言代码。
     
  • 圆管构件螺纹区域缺陷的激光超声定位检测
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    本研究聚焦于采用激光超声技术对圆管构件中螺纹区域的内部及表面缺陷进行精确定位与检测，旨在提升制造质量与安全性。 我们构建了一个激光超声检测实验平台，并利用热弹效应与激光干涉接收技术来观测点聚焦激发横波的指向性以及内表面缺陷对超声信号的影响。通过该平台，成功地完成了圆管工件的B-scan成像，并实现了对带有螺纹结构的圆形管道内部裂纹位置的确立。 实验结果表明，在作用点法向夹角为32.1°的方向上，点聚焦激光激发横波的能量最强，这与理论分析的结果一致。此外，通过圆管构件的B-scan图像可以检测到内表面的裂纹，并且结合峰值-角度变化的方法进一步测量了缺陷宽度。 这项研究提供了有关将激光超声技术应用于工业领域的实验依据。
     
  • SpringBoot文件上传示例-demo.rar
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    这是一个基于Spring Boot框架的简单文件上传示例项目，通过该demo可以快速了解和实现文件上传功能。包含源代码及必要的配置说明。 基于SpringBoot实现文件的上传、下载和在线预览功能（例如在项目SpringBootDemo中的应用）。
     
  • 钢材表面缺陷数据集GC10-DET（含2294张图片、2294个XML文件及2294个TXT文件）（免费提供）
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    简介：GC10-DET是一个包含2294张图片及其对应标注文件的数据集，专为检测钢材表面缺陷设计。每张图片附有详细的XML和TXT描述文件，旨在促进相关领域的研究与开发，现免费提供给学术界使用。 GC10-DET是一个在真实工业环境中收集的表面缺陷数据集，包含十种类型的表面缺陷：冲孔、焊缝、新月形缝隙、水斑、油斑、丝斑、夹杂物、轧坑、折痕以及腰部折痕。各类型的具体数量如下： - 冲孔：329个 - 焊缝：513个 - 新月形缝隙：265个 - 水斑：354个 - 油斑：569个 - 丝斑：884个 - 夹杂物：347个 - 轧坑：85个 - 折痕：74个 - 腰部折痕：143个 该数据集包含以下内容： （1）2294张灰度图像； （2）与之对应的VOC格式的xml文件共2294份； （3）以及用于标注缺陷类型的yolo格式txt文件，其中数字代码代表不同的表面缺陷类型： - 0：冲孔 - 1：焊缝 - 2：新月形缝隙 - 3：水斑 - 4：油斑 - 5：丝斑 - 6：夹杂物 - 7：轧坑 - 8：折痕 - 9：腰部折痕
     
  • C#简易晶圆映射展示示例（WafermapDisplay-demo.rar）
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    本资源提供一个使用C#编写的简易晶圆映射展示示例程序。通过图形界面直观显示晶圆测试结果，适用于学习和初步项目开发参考。下载包含完整源代码及说明文档。 WafermapDisplay_demo.rar是一个用C#编写的简单晶圆映射显示示范程序。该示例展示了如何使用C#进行晶圆映射的可视化展示。
     
  • HALCON 地毯缺陷识别与定位
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    本项目利用HALCON视觉软件开发地毯缺陷自动检测系统，通过图像处理技术精准识别并定位地毯上的瑕疵，提高生产效率和产品质量。 复杂地毯缺陷识别与定位项目使用HALCON 12开发，希望能互相学习交流。
     
  • jInvoke.jar和jInvoke.dll文件及Demo.rar示例包
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    本资源提供jInvoke.jar与jInvoke.dll两个核心文件及其配套的Demo.rar示例包。通过这些工具，用户能够便捷地调用动态链接库中的函数，并进行功能测试与学习。 jinvoke.jar与jinvoke.dll文件及其Demo仅适用于Windows 32位系统。现在通常使用JNA较多。
     
  • 供研究使用的软件缺陷数据集
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    本数据集专为软件缺陷分析与预测研究设计，包含大量软件项目的缺陷记录及相关代码信息，旨在促进学术界和工业界的软件质量改进。 这个数据集包含了恶意代码和NASA软件缺陷的数据，可以用于神经网络的训练，帮助大家了解相关的软件缺陷分类实例。希望这些资源能为大家提供有用的信息和支持。
     
  • 软件缺陷级别的定义标准
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    本文章详细探讨了软件开发过程中缺陷级别定义的重要性，并提出了相应的标准化建议，旨在提升软件质量和开发效率。 目录如下： 一、主要分类 二、主要内容 1. 依据优先级分类标准 1.1 定义 1.2 分类标准 1.2.1 Urgent等级 1.2.2 High等级 1.2.3 Medium等级 1.2.4 Low等级 2. 依据严重程度分类标准 2.1 定义 2.2 分类标准 2.2.1 Blocker等级 2.2.2 Major等级 2.2.3 Normal等级 2.2.4 Minor等级 2.2.5 Trivial等级 三、错误分类具体说明条例 3.1 文案错误 3.2 图片错误 3.3 链接错误 3.4 前后模块不一致 3.5 需求问题 3.6 实现与需求不符 3.7 功能性错误 3.8 出现调试代码 3.9 页面格式错误 3.10 关联性错误 3.11 程序性能低下 3.12 缺少容错性处理 3.13 配置问题 3.14 兼容性问题 3.15 校检错误 3.16 程序引起的安全问题 3.17 功能易用程度低 3.18 剩余问题 3.19 暂时无法实现的技术问题 3.20 数据流
     
  • Halcon缺陷检测示例小程序
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    本小程序采用Halcon视觉软件开发，专为工业产品提供高效的缺陷检测解决方案。通过简洁易用的界面和强大的图像处理算法，实现快速准确的产品质量监控与瑕疵识别。 这个例子是一个图像处理脚本，用于检测图像中的低对比度缺陷。以下是代码的主要功能和步骤： 首先调用`dev_update_off()`函数停止屏幕更新以加快处理速度。 然后使用`dev_close_window()`关闭当前打开的窗口。 接着通过`read_image (Image, data低对比度检测1.png)`读取指定路径下的图像文件。 利用`get_image_size (Image, Width, Height)`获取图像的宽度和高度信息。 随后调用`dev_open_window (0, 0, Width, Height, black, WindowHandle)`打开一个新的窗口，用于显示处理结果。 通过`set_display_font (WindowHandle, 14, mono, true, false)`设置窗口中显示文本的字体类型。 此脚本利用傅里叶变换和频域滤波技术来增强图像中的低对比度特征，并进一步执行一系列图像处理步骤以检测并标记出其中存在的缺陷。