Advertisement

Python检测与C++部署的PCB板缺陷检测源码及项目说明.zip

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

简介：
本资源包含使用Python进行PCB板缺陷检测的代码和相关文档，以及将算法移植到C++环境下的部署文件。适合研究和工程应用参考。 该资源提供了一个基于Python进行检测并用C++部署的PCB板缺陷检测项目源码及详细说明文档，适用于获得95分以上的期末大作业或课程设计要求。该项目代码完整且可以直接下载使用，非常适合初学者实战练习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python检测与C++部署的PCB板缺陷检测源码及项目说明.zip
    优质
    本资源包含使用Python进行PCB板缺陷检测的代码和相关文档，以及将算法移植到C++环境下的部署文件。适合研究和工程应用参考。 该资源提供了一个基于Python进行检测并用C++部署的PCB板缺陷检测项目源码及详细说明文档，适用于获得95分以上的期末大作业或课程设计要求。该项目代码完整且可以直接下载使用，非常适合初学者实战练习。
     
  • 基于C++与Jetson Nano的YOLOv5头盔检测系统部署源码及项目说明.zip
    优质
    本资源提供基于C++和Jetson Nano平台的YOLOv5头盔检测系统的部署代码及相关文档，适用于嵌入式视觉识别应用开发。 基于C++和Jetson nano部署实现的 YOLOv5头盔检测系统源码+项目说明.zip 1. 多数小白下载后，在使用过程中可能会遇到一些小问题，若自己解决不了，请及时描述你的问题，我会第一时间提供帮助，并可以进行远程指导。 2. 项目代码完整可靠，谈不上高分、满分（多数为夸大其词），但难度适中，满足一些毕设、课设要求。该项目属于易上手的优质项目，在项目内基本都有说明文档，按照操作即可。遇到困难也可以私信交流。 3. 适用人群：各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师和公司程序员等下载使用 4. 特别是那些爱钻研学习的同学，强烈推荐此项目，可以进行二次开发以提升自己。如果确定自己基础较弱，拿来作毕设、课设直接用也无妨，但还是建议尽可能弄懂项目的原理。
     
  • PCB缺陷检测资料包.zip - PCB检测与MATLAB应用_电路板缺陷分析_MATLAB编程
    优质
    本资料包提供全面的PCB缺陷检测方案，结合MATLAB进行电路板缺陷分析及编程实践，适用于电子工程和计算机科学领域的学习者。 利用MATLAB进行PCB电路板的缺陷分析。
     
  • PCB.rar_PCB检测_缺陷类型_PCB检测_pcb缺陷检测_缺陷检测
    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。
     
  • Python+PyTorch车道线检测源码及项目部署教程.zip
    优质
    本资源包含Python和PyTorch实现的车道线检测系统源代码，并提供详细的项目部署指南，适用于自动驾驶技术研究与开发。 【资源介绍】1. 本项目中的所有代码经过测试并成功运行验证功能正常后才上传，请放心下载使用！2. 此资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生和老师以及企业员工，也适用于编程新手学习进阶。同时也可以作为毕业设计项目、课程作业或演示初期项目的立项参考。 3. 如果有一定的基础的话，在此代码的基础上进行修改以实现其他功能亦是可行的。 环境部署： （1）我的配置详情如下：操作系统为Ubuntu20.04，使用vscode IDE，Python版本为3.6.13，PyTorch版本为1.10.2+cu113，CUDA版本为11.3，并且配备NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU。 （2）完整的安装脚本 # Linux系统中的完整安装MMSegmentation的命令如下： ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 python setup.py develop mkdir data ln -s $DATA_ROOT data ``` # Windows系统中的完整安装MMSegmentation的命令如下： ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch set PATH=full\path\to\your\cpp\compiler;%PATH% pip install mmcv cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 python setup.py develop mklink /D data %DATA_ROOT% ``` ## 二、数据集收集与标注： （1）数据分析：使用官方提供的视频，每隔12帧提取一帧图像，并总共抽取了583张图片。剔除掉其中的84张没有车道线的图片后，剩余499张有效样本。 需要标注的数据区域为每幅图下部三分之一内的车道线部分。远处的车道线条不清晰不利于模型训练，只标注车行进路线中的主干道上的车道线即可。 （2）数据标注：我们选择使用labelme工具进行数据集的制作。此软件的优点在于可以在任何地方使用，并且可以方便地对图像进行注释而无需安装大型的数据集。 在本项目中，我们采用多边形形式为车道线做标记。 （3）数据增强 为了提高模型训练的质量和增加样本数量，在深度学习领域里，常用的一种方法是通过数据增强技术来实现。它可以在原始样本量不足或质量不佳的情况下提升模型的泛化能力和鲁棒性。 对于已标注好的车道线图片进行4种形式的数据增强：调整亮度、加入噪声、随机点以及水平翻转，并以一定概率混合使用这四种方式。 （4）数据集 在本项目中我们选择了VOC格式作为存储和处理训练数据的格式，然后将通过labelme工具制作完成的json文件转化为voc格式。
     
  • (Matlab GUI框架) PCB板缺陷检测设计.zip
    优质
    本项目为Matlab GUI框架下的PCB板缺陷检测设计。通过开发图形用户界面，实现对电路板表面瑕疵的有效识别与分析。 在当今制造业与质量检测领域内，PCB板缺陷检测技术已成为确保电子产品可靠性的关键环节之一。传统的手工检查方法效率低下且易受主观因素影响，难以保证精确度。随着科技进步，计算机视觉及机器学习技术为这一难题提供了新的解决方案；其中MATLAB作为一种强大的数学计算和编程工具，在图形用户界面（GUI）设计与图像处理方面发挥了重要作用。 MATLAB的开发环境允许工程师迅速构建基于GUI的应用程序，这些应用程序能够整合从图像获取到显示的一系列功能，从而显著提升用户体验及操作便捷性。利用其内置的各种控件和函数库进行GUI设计可简化开发流程，并实现复杂算法的快速部署。 在PCB板缺陷检测领域中，MATLAB提供了一系列工具箱来处理包括导入、预处理、特征提取以及分类在内的多种图像处理步骤。通过设计适当的算法，该平台能够有效应对图像噪声问题并增强关键特性；同时利用模式识别技术如支持向量机（SVM）和神经网络等自动辨识及分类板上缺陷类型。 此外，MATLAB的图形功能还使检测结果可视化变得简单直接，包括高亮显示缺陷位置、输出统计信息等功能对于工程师评估PCB质量以及监控生产过程具有重要意义。其仿真能力有助于优化算法参数并提高系统的鲁棒性。 通过构建GUI框架，使得PCB板缺陷检测系统更加易于操作；技术人员可以通过图形界面轻松配置检测参数，并实时查看状态和结果，无需深入了解背后的复杂技术细节。这大幅降低了技术门槛，使更多一线员工能够参与质量控制流程，从而提升生产效率与产品质量。 实践中，MATLAB开发的此类系统已在多家电子制造企业的生产线中成功应用并获得广泛认可；随着人工智能及机器视觉技术的发展前景广阔。 未来版本中的持续改进也将为图形处理和GUI设计提供更多可能性。这些创新将推动自动化检测技术的进步，并进一步支持制造业的质量管理需求。
     
  • 基于TensorFlow的PCB缺陷检测源代码
    优质
    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。
     
  • 刀口缺陷的Halcon项目检测
    优质
    本项目运用Halcon软件开发了一套针对刀具表面缺陷的自动化检测系统，能够高效、精确地识别并分类各种细微瑕疵，确保产品质量。 在图像处理领域，Halcon是一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的算法用于图像分析、识别与检测。“Halcon项目之刀口缺陷检测”专注于利用该软件的图像识别技术来发现并分析刀口的缺陷。刀口的质量直接影响切割效果，在生产过程中对其缺陷进行准确检测至关重要。 “最大类间方法”（Otsu Method）是一种自适应二值化技术，用于确定最佳分割阈值。“Halcon项目之刀口缺陷检测”中运用此法将正常部分与有缺陷的部分区分开来。该方法通过计算灰度级间的方差最大化两类像素的对比度，即背景和前景之间的差异。 在预处理阶段，对原始图像进行去噪和平滑等操作以减少干扰因素的影响。接着使用“最大类间方法”设定阈值，并利用Halcon提供的“灰度阈值”函数将图像分割为刀口缺陷区域与无缺陷区域。然后通过连通组件分析进一步区分单独和连续的缺陷，这一步骤通常借助于Halcon的“连接成分标记”功能来实现。 完成上述步骤后，可以使用形状匹配或模板匹配技术识别特定类型的缺陷，并利用测量工具评估其大小、位置等特征以支持后续决策。为了提高检测精度与稳定性，可能需要采用机器学习方法（如SVM或神经网络）训练模型来识别各种刀口缺陷类型。这要求大量样本图像及人工标注结果。 综上所述，“Halcon项目之刀口缺陷检测”结合了阈值分割、连通组件分析、形状匹配和机器学习等关键技术，可实现高效且精准的刀口缺陷检测，确保产品品质与生产过程稳定性。实际应用时还需考虑环境光照变化等因素进行相应调整以优化结果。
     
  • 光伏板缺陷检测的数据集（目标检测）
    优质
    本数据集专为光伏板缺陷检测设计，采用目标检测技术，包含大量标注清晰的光伏组件图像，旨在提升太阳能电站运维效率和光伏发电性能。 本数据集包含用于光伏板缺陷检测的图片及标签文件，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。数据集中共有2400张图片，标注了三种类型的缺陷：Crack（裂缝）、Grid（网格）和Spot（斑点）。文件中包括图片、txt格式的标签以及描述类别信息的yaml文件，并且还包括xml格式的标签文件。已将所有图像及对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。