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基于QT的缺陷检测系统(含图像与目标检测,支持ONNXRuntime加速).zip

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简介:
这是一个基于QT框架开发的缺陷检测系统,集成了图像处理和目标检测功能,并兼容ONNXRuntime以实现模型加速。 软件开发设计涵盖了多种编程语言和技术的应用,包括PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发以及网站开发(使用C++、Java、Python、Web技术及C#等)。这些领域的项目开发与学习资料为开发者提供了丰富的资源。 硬件与设备方面涉及单片机、EDA工具如Proteus仿真器,RTOS实时操作系统,还包括计算机硬件设计和服务器配置,网络设备的应用以及存储装置的优化。此外也包括了移动设备的技术支持。 在操作系统领域中,Linux系统、iOS系统的开发技术,树莓派的操作使用技巧及安卓平台上的编程实践均被广泛研究与应用;另外微机操作系统、网络操作系统乃至分布式操作系统的知识也是开发者们关注的重点。同时嵌入式操作系统和智能操作系统也逐渐成为热门话题。 在网络与通信领域中,数据传输机制、信号处理技术以及各类网络协议的实现是主要的研究方向,并且还包括了对网络硬件设备的支持及网络安全问题的关注;该领域内所涉及的知识点横跨计算机科学、电子工程学等多个学科范畴。 云计算和大数据则是另一大研究热点。这一板块包括云计算平台的设计与实践,大数据分析方法的应用以及人工智能技术的发展趋势,同时机器学习也成为本领域的关键组成部分之一。云计算是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式可以实现资源共享并按需提供给计算机和其他设备使用。

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  • QTONNXRuntime).zip
    优质
    这是一个基于QT框架开发的缺陷检测系统,集成了图像处理和目标检测功能,并兼容ONNXRuntime以实现模型加速。 软件开发设计涵盖了多种编程语言和技术的应用,包括PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发以及网站开发(使用C++、Java、Python、Web技术及C#等)。这些领域的项目开发与学习资料为开发者提供了丰富的资源。 硬件与设备方面涉及单片机、EDA工具如Proteus仿真器,RTOS实时操作系统,还包括计算机硬件设计和服务器配置,网络设备的应用以及存储装置的优化。此外也包括了移动设备的技术支持。 在操作系统领域中,Linux系统、iOS系统的开发技术,树莓派的操作使用技巧及安卓平台上的编程实践均被广泛研究与应用;另外微机操作系统、网络操作系统乃至分布式操作系统的知识也是开发者们关注的重点。同时嵌入式操作系统和智能操作系统也逐渐成为热门话题。 在网络与通信领域中,数据传输机制、信号处理技术以及各类网络协议的实现是主要的研究方向,并且还包括了对网络硬件设备的支持及网络安全问题的关注;该领域内所涉及的知识点横跨计算机科学、电子工程学等多个学科范畴。 云计算和大数据则是另一大研究热点。这一板块包括云计算平台的设计与实践,大数据分析方法的应用以及人工智能技术的发展趋势,同时机器学习也成为本领域的关键组成部分之一。云计算是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式可以实现资源共享并按需提供给计算机和其他设备使用。
  • QT和C++开发源码(包ONNXRuntime功能)
    优质
    本项目是一款采用QT和C++编写的缺陷检测系统源代码,集成了图像处理、目标识别及ONNXRuntime优化技术,适用于工业质检等领域。 本项目介绍基于QT的缺陷检测系统,涵盖图像检测与目标检测两个模块。其中图像检测包含二值化、边缘检测及图像矩运算;目标检测则利用ONNXRuntime运行yolov5s训练模型,并支持GPU加速功能。此外,该系统兼容奥比中光工业相机、视频和图片的缺陷检测。 该项目源码为个人毕业设计作品,所有代码均已通过测试并确认无误后上传。答辩评审平均分高达96分,确保下载者可以安心使用本资源。 1. 项目内所有代码均在功能正常且运行成功的情况下才进行上传,请放心下载。 2. 此项目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、教师或企业员工学习参考,同时也适用于初学者进阶学习。此外,该项目同样适合作为毕业设计课题、课程作业或是项目初期演示之用。 3. 若具备一定基础,在此代码基础上进行修改以实现其他功能亦是可行的选择,可用于毕业设计、课程作业等场合。 下载后请首先查阅README.md文件(如有),仅供个人学习参考,请勿用于商业用途。
  • 毕业设计项QT和yolov5s功能).zip
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    本项目为一款集图像处理及目标识别于一体的缺陷检测系统,采用QT开发界面,并运用Yolov5s算法实现精准的目标检测功能。 工作项目、毕业设计和课程设计的源码已经过助教老师的测试并确认无误,欢迎下载。下载后请首先查阅README.md文件(如有)。
  • 钢铁表面识别:1800张注数据集六类
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    本研究构建了一个包含1800张图片的数据集,用于训练和测试针对钢铁表面六种常见缺陷的目标检测模型。 钢铁表面缺陷数据集(NEU-DET)是一个适合初学者使用的目标检测数据集。该数据集包含多种钢铁表面缺陷类别,并以PASCAL VOC格式进行标注。此数据库主要用于识别钢铁表面上的各类目标缺陷。 对于一般的目标检测任务,通常需要数千甚至上万张图片的数据集才能达到较好的效果。NEU-DET上传了1800张图像和对应的标签文件,所有数据都是一一对应的关系。 如果需要对现有数据集进行扩充或定制化处理,请随时联系我。可以采用各种方法来增强数据集,例如模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移及镜像等变换,或者基于深度学习的SRGAN增强技术。
  • MATLAB.zip
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    本资源提供一个基于MATLAB开发的缺陷检测系统,旨在通过图像处理技术自动识别和分析产品表面瑕疵,提高生产效率与产品质量。 该课题研究基于形态学的缺陷检测技术,并以光伏板缺陷为素材。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的方法来识别并定位缺陷,同时计算各块区域的面积。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信息。
  • MATLAB_工业瑕疵_MATLAB处理_识别
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    本项目利用MATLAB开发了一套高效的工业瑕疵检测系统,结合先进的图像处理技术进行缺陷识别,提高生产效率和产品质量。 基于MATLAB的工业瑕疵缺陷检测采用工业板图像作为素材。通过灰度化、二值化、边缘提取以及形态学运算等多种方法,能够准确地识别并标示出瑕疵的位置,并计算各个区域的具体面积。此外,还设计了一个用户界面(UI),用于展示发现的瑕疵数量及其所占面积等重要参数信息。
  • PCB.rar_PCB_类型_PCB_pcb_
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    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。
  • MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的缺陷检测系统的实现方案与代码。该系统能够高效准确地识别图像或视频中的异常区域,适用于工业质量控制等领域。包含详细的文档和示例数据集。 该课题为基于形态学的缺陷检测,研究对象是光伏板缺陷。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区域,并计算出各个块的面积。此外,还设计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。
  • 光伏板数据集(
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    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。