Advertisement

基于Python的CNN-SVM硅片缺陷检测算法实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)的算法,利用Python编程语言进行硅片缺陷检测,提高了检测准确率和效率。 基于Python实现的CNN-SVM硅片缺陷检测算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • PythonCNN-SVM
    优质
    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)的算法,利用Python编程语言进行硅片缺陷检测,提高了检测准确率和效率。 基于Python实现的CNN-SVM硅片缺陷检测算法。
  • 视觉.zip
    优质
    本项目旨在研究并开发用于检测半导体制造过程中芯片缺陷的先进视觉算法。通过优化图像处理技术,提高缺陷识别的准确性和效率,以保障产品质量和生产效益。 视觉算法-芯片缺陷检测.zip包含了用于检测芯片制造过程中各种缺陷的视觉算法相关文件。这些算法可以帮助提高生产效率并确保产品质量。
  • 路径规划Python
    优质
    本项目采用Python语言实现了一种基于缺陷分析的智能路径规划算法,旨在优化机器人或自动驾驶车辆在复杂环境中的导航效率与安全性。通过识别并规避潜在障碍物,该算法能够显著提高路径规划的质量和实时性。 基于Bug的路径规划算法是一种用于机器人路径规划的智能方法。其核心思想是通过迭代方式让机器人逐步接近目标,并避开障碍物以寻找最优路径。在Python中实现这种算法,可以利用强大的科学计算库和图形处理工具,使开发、调试及应用更加便捷。 该算法主要包括两种类型:Bug1(又称Wall Follower)与Bug2(称为Reversing Wall Follower)。Bug1策略是在遇到障碍物时始终紧贴一侧直到达到目标或到达死胡同;而Bug2则在碰到障碍后会反向移动,直至再次触碰另一侧的障碍,以此类推,直到找到路径。 Python实现的优势在于其简洁易读的语法和丰富的库支持。在实现过程中通常使用以下库: 1. **NumPy**:用于数值计算,处理如距离、角度等数据。 2. **Matplotlib**:绘制二维图形,展示规划结果。 3. **Pandas**:可能用来进行数据处理及分析,例如存储与读取地图信息。 4. **Scipy**:在更复杂的场景下可能会用到其优化或几何工具。 实现库通常包括以下部分: 1. 核心算法模块:包含Bug1和Bug2的代码以及改进版本如Bug3、Bug4等。 2. 地图处理模块:用于读取与处理地图数据,可能涉及障碍物表示及碰撞检测。 3. 路径搜索模块:根据给定起点终点及障碍信息调用相应算法计算路径。 4. 可视化模块:将规划出的路径在地图上展示出来。 5. 工具函数:包括参数设置、性能评估和路径优化等。 这种基于Bug的路径规划算法广泛应用于自动驾驶、无人机导航等领域。通过Python实现,用户可以根据自身需求进行自定义修改,提高适应性和效率。 实际使用时,用户需了解如何配置地图信息,并设定机器人与目标的位置;同时调用合适的Bug算法。理解其工作原理有助于优化参数以应对不同环境和任务的需求。 总之,基于Bug的路径规划算法(Python实现)提供了一种面向机器人的解决方案,在Python环境中实现了Bug1、Bug2等方法,并结合强大的库支持使用户能够灵活应用与调整。通过学习使用该库,开发者不仅能掌握基本的路径规划技术,还能深入了解Python在解决复杂问题中的能力。
  • 胶囊
    优质
    本研究提出了一种新颖的胶囊缺陷检测算法,结合了深度学习技术与图像处理方法,旨在提高工业生产中胶囊质量控制的准确性和效率。 该程序使用C++语言开发,用于胶囊缺陷检测,并包含一个胶囊图片数据集。此程序具有较高的检测准确率。
  • PCB.rar_PCB_类型_PCB_pcb_
    优质
    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。
  • (2)_MATLAB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。
  • 鲸鱼CNN InceptionV1和STFTPython
    优质
    本项目采用Python语言结合CNN InceptionV1模型与短时傅里叶变换(STFT)技术,旨在开发一种高效的鲸鱼声音检测算法。通过深度学习方法提升海洋生物监测能力。 CNN (InceptionV1) 基于STFT的鲸鱼检测算法
  • MATLAB电路图仿真研究
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种针对芯片电路图缺陷检测的新算法,并对其性能进行了仿真分析。旨在提高集成电路制造过程中的质量控制效率与精度。 1. 版本:MATLAB 2017b,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域:芯片电路图焊接锡点缺陷检测 3. 内容:基于形态学处理的芯片电路图焊接锡点缺陷检测 MATLAB 仿真实现 - 步骤一:将面积巨大的区域视为光线影响,将其背景化。具体操作为: ```matlab [L,n] = bwlabel(I_gray_filter2); ``` - 计算连通区域的个数,并初始化两个零矩阵 `L2` 和 `L3` ```matlab index = 0; L2 = zeros(rows,cols); L3 = zeros(rows,cols); for i=1:n [r,c] = find(L==i); % 计算每个连通区域的坐标值 a1(i) = max(r); % X坐标的最大值 a2(i) = min(r); % X坐标的最小值 b1(i) = max(c); % Y坐标的最大值 b2(i) = min(c); % Y坐标的最小值 w(i) = b1(i)-b2(i);% 连通区域的行范围宽度 ``` 4. 注意事项:确保MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置。具体操作可以参考提供的视频录像。 以上是基于形态学处理芯片电路图焊接锡点缺陷检测在 MATLAB 2017b 中的具体实现步骤说明及注意事项概述。
  • 【焊接孔隙区域生长MATLAB.md
    优质
    本文档介绍了一种利用区域生长算法在MATLAB环境中进行焊接孔隙缺陷检测的方法,并提供了详细的实现步骤和代码示例。 【缺陷检测】基于区域生长算法实现焊接孔隙缺陷检测matlab 本段落档介绍了一种利用区域生长算法在MATLAB环境中进行焊接孔隙缺陷检测的方法。通过这种方法可以有效地识别出焊缝中的各种孔隙缺陷,提高工业生产过程中的质量控制水平。