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布匹瑕疵纹理检测程序.zip

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简介:
本项目为一款用于自动识别和分类纺织品表面瑕疵的软件工具。通过图像处理技术,能够高效准确地检测出各种类型的布料缺陷,提高生产效率与产品质量。 首先构建Gabor滤波器和Log-Gabor滤波器对布匹图像进行纹理特征提取。通过对比发现,数据库中的布匹图像更适合使用Gabor滤波器来提取其纹理特性;而Log-Gabor则适用于更复杂的图像处理任务,例如人脸或虹膜识别等场景。 接下来是对经过滤波后的图像实施增强操作。考虑到Gabor滤波器的强大功能,在此阶段我们采用直方图均衡化和均值滤波这两种相对简单的技术对布匹进行进一步优化,使得缺陷区域更加明显,并且能够通过肉眼直接观察到这些瑕疵。 最终步骤是应用基于阈值的二值图像分割方法来标记出具体的瑕疵区域。在整个过程中,使用GUI图形界面不仅方便了操作流程的设计与实现,还为最后呈现出直观易懂的结果提供了有力支持。

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客服
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  • .zip
    优质
    本项目为一款用于自动识别和分类纺织品表面瑕疵的软件工具。通过图像处理技术,能够高效准确地检测出各种类型的布料缺陷,提高生产效率与产品质量。 首先构建Gabor滤波器和Log-Gabor滤波器对布匹图像进行纹理特征提取。通过对比发现,数据库中的布匹图像更适合使用Gabor滤波器来提取其纹理特性;而Log-Gabor则适用于更复杂的图像处理任务,例如人脸或虹膜识别等场景。 接下来是对经过滤波后的图像实施增强操作。考虑到Gabor滤波器的强大功能,在此阶段我们采用直方图均衡化和均值滤波这两种相对简单的技术对布匹进行进一步优化,使得缺陷区域更加明显,并且能够通过肉眼直接观察到这些瑕疵。 最终步骤是应用基于阈值的二值图像分割方法来标记出具体的瑕疵区域。在整个过程中,使用GUI图形界面不仅方便了操作流程的设计与实现,还为最后呈现出直观易懂的结果提供了有力支持。
  • 基于ResNet的算法.zip
    优质
    本项目提出了一种基于ResNet架构的布匹瑕疵检测算法。通过优化神经网络模型,提升了瑕疵识别准确率和效率,适用于工业化大规模应用。 基于ResNet的布匹疵点检测算法利用了深度学习中的残差网络结构来提高瑕疵识别的准确率与效率。这种方法通过改进特征提取过程,在大量图像数据上训练模型,使其能够自动辨别并标记出布料上的各种缺陷和异常情况,从而有效提升了纺织品质量控制流程的技术水平。
  • 目标数据集
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    该数据集专为布匹生产中的瑕疵自动检测设计,包含大量标记清晰的布料图像样本,涵盖多种常见缺陷类型,旨在提升机器视觉在纺织品质量控制领域的应用效率与精度。 目标检测YOLO布匹瑕疵数据集属于计算机视觉领域的一个应用方向。
  • test.rar_MATLAB 瓶盖_缺陷__瓶盖_瓶盖
    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。
  • 】利用MATLAB GUI与Gabor滤波进行【附带Matlab源码 407期】.md
    优质
    本文详细介绍了如何使用MATLAB GUI结合Gabor滤波技术来实现高效的布匹瑕疵检测,并提供了相关的MATLAB源代码。适合对图像处理和质量控制感兴趣的读者研究与实践。 武动乾坤上传的Matlab资料均包含对应的代码,并且这些代码均可运行并已亲测可用,非常适合初学者。 1、压缩包内容: 主函数:main.m; 其他m文件(调用函数);无需单独运行。 附带程序运行结果效果图。 2、所需软件版本 使用MATLAB 2019b。如遇到错误,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步,将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中; 第二步,双击打开main.m文件; 第三步,点击运行直至程序完成并输出结果。 4、仿真咨询 若您需要更多服务(如完整代码提供、期刊复现或定制开发等),请与博主联系。 具体包括: - 博客资源中的完整代码提供 - 期刊文献的再现工作 - Matlab程序个性化设计 - 科研项目合作 涉及领域有图像识别:表盘识别、车道线检测、车牌识别、答题卡解析、电器分类,跌倒监测,动物辨识,发票扫描,服装类型分析,汉字读取,交通信号灯辨认,火灾预警系统, 疾病诊断与分型, 交通标志牌的自动检测及分类, 口罩佩戴状况检查, 裂缝评估和修复建议生成器等。此外还有目标跟踪、疲劳监测、身份证信息提取、人民币钞票识别,数字字母读取功能,手势解析系统,树叶种类鉴定工具,水果品质分级软件,条形码扫描仪设计与实现方案以及瑕疵检测算法开发项目, 芯片质量控制技术研究和指纹认证解决方案等。
  • Halcon边缘.zip
    优质
    该资源包提供了一种基于Halcon软件的高效图像处理方法,专门用于自动化检测产品表面的边缘瑕疵。适用于制造业质量控制流程优化。 Halcon边缘缺陷检测的思路如下: 一、边缘提取 二、映射标准轮廓 三、计算边缘与标准轮廓的距离 四、超出阈值的点被认定为有缺陷。这一方法与海康 VisionMaster 的缺陷检测功能一致。 本资料包含源码和测试数据,代码中附有注释,可直接运行以获取结果。
  • 【图像】利用Gabor滤波器的Matlab源码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一套基于MATLAB的布匹瑕疵检测系统代码,采用Gabor滤波器提取特征,实现自动化瑕疵识别与定位。 【图像检测】基于Gabor滤波器的布匹瑕疵检测Matlab源码 本段落档提供了使用Gabor滤波器进行布匹瑕疵检测的详细步骤及Matlab代码示例,旨在帮助读者理解和实现这一技术方法。通过应用特定方向和尺度下的Gabor滤波器,可以有效地提取图像中的纹理特征,并识别出布匹上的各种缺陷或异常区域。 该源码适用于对纺织品质量控制感兴趣的科研人员、工程师以及相关领域的学生进行实验研究与学习参考。
  • 算法
    优质
    瑕疵检测算法是一种利用计算机视觉和机器学习技术自动识别产品表面缺陷的方法,广泛应用于制造业质量控制中,以提高效率和精度。 缺陷检测算法用于识别图像中的黑点、亮点及黑色团块等瑕疵。
  • 划痕
    优质
    划痕瑕疵检测是一种用于识别产品表面划痕和其他缺陷的技术。通过自动化视觉系统和机器学习算法,该技术能高效准确地评估产品质量,确保消费者获得无瑕商品。 在IT行业中,图像处理是一项关键技术,在质量控制和自动化检测领域尤为重要。划痕缺陷检测是这类应用的关键环节之一,用于检查产品表面是否存在瑕疵如划痕、斑点等,以确保产品的质量和安全性。 本项目利用OpenCV3库提供了一种高效且清晰的解决方案。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的图像和视频处理工具,在机器学习、深度学习以及计算机视觉的各种任务中广泛应用。作为它的第三个主要版本,OpenCV3包含了许多改进和新特性,例如增强的图像处理函数、更高效的算法及对深度学习框架的支持。 划痕缺陷检测的核心在于三个步骤:预处理、特征提取与异常检测。首先,在预处理阶段去除噪声以提高图像质量;这通常包括灰度化、直方图均衡化以及滤波(如高斯或中值滤波)等操作,有助于突出并清晰显示可能存在的划痕。 接着是特征提取环节,这是识别划痕的重要步骤之一。OpenCV3提供了多种方法来提取局部特征,例如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB(快速ORB)。在本项目中可能会使用如Canny边缘检测或Hough变换等算法定位潜在的划痕边界。 异常检测旨在确定图像中的瑕疵是否存在。这可以通过阈值分割、形态学操作或者机器学习模型来实现,例如支持向量机或随机森林分类器。对于简单的二进制图象来说,通过设定适当的阈值可以有效地区分出划痕和背景;而复杂场景则可能需要训练一个能够区分划痕与非瑕疵区域的分类器。 从代码结构上看,该项目应包含处理图像所需的函数(预处理、特征提取及异常检测等)。整个项目应该拥有清晰明了且详细注释过的文件列表“huahen”,以便于其他开发者理解和复用。这包括主程序、配置数据集和结果输出文件等内容。 基于OpenCV3的划痕缺陷检测系统结合了图像处理技术,机器学习方法与特征提取技巧,在提升工业产品质量控制自动化程度方面表现出色。通过此项目的学习实践,不仅可以掌握OpenCV的基础应用方式,还能在实际问题中灵活运用这些知识解决相关挑战。
  • 工具
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    瑕疵检测工具是一款专为制造业设计的应用软件,利用先进的计算机视觉技术自动识别产品表面缺陷,提高生产效率和产品质量。 在IT领域特别是数字图像处理与摄影技术方面,坏点检测工具扮演着重要角色。坏点是指相机传感器上的像素无法正常工作的情况,这会导致拍摄的照片中出现固定不变的色块,影响图片质量。 这些不良现象可能由制造缺陷、长时间曝光引起的过热或物理损伤等原因造成。由于数码相机中的每个像素单元都包含微小的光电二极管,任何组件故障都有可能导致坏点产生。 Dead Pixel Test是这类工具的一个典型例子,它通常是一个软件程序,用来检查和识别相机传感器上的坏点。例如,文件DeadPixelTest.exe可能就是用于检测坏点的应用程序之一。这个工具的工作流程通常是通过显示一系列纯色的全屏图像(如红色、绿色或蓝色)来激活所有像素,并分析返回的数据以确定在不同颜色背景下始终保持不变的像素位置,即为潜在的坏点。 此外,Dead Pixel Test.doc可能包含有关如何正确连接和配置相机、运行测试以及解读结果的信息。通过遵循这些指示,用户可以有效地定位并识别相机中的问题区域。 值得注意的是,坏点检测不仅限于发现问题本身;一些工具还提供修复功能。它们使用算法将周围像素的颜色信息平均分配给有问题的像素位置以减轻视觉影响。然而,并非所有的坏点都能被软件修复,极端情况下可能需要通过更换硬件来解决。 总之,对于摄影师和图像处理专业人士而言,坏点检测是一个重要的维护步骤。定期进行此类检查有助于保证拍摄质量并提高工作效率。