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Python布匹表面缺陷检测系统源码.zip

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简介:
本资源提供Python编写的一套针对布匹表面缺陷进行自动化检测的源代码。该程序利用图像处理技术识别并标记纺织品上的瑕疵,提高生产效率和产品质量控制水平。 Python纺织布匹表面瑕疵识别系统源码.zip

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  • Python.zip
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    本资源提供Python编写的一套针对布匹表面缺陷进行自动化检测的源代码。该程序利用图像处理技术识别并标记纺织品上的瑕疵,提高生产效率和产品质量控制水平。 Python纺织布匹表面瑕疵识别系统源码.zip
  • YOLOv5钢材.zip
    优质
    该压缩包包含基于YOLOv5框架开发的钢材表面缺陷检测系统的完整源代码。适用于工业自动化场景下的瑕疵识别与分类任务。 YOLOv5钢材表面缺陷数据集检测系统源码提供了一种使用深度学习技术来识别和分类钢材表面各种缺陷的方法。此代码基于流行的YOLOv5框架进行开发,专门针对钢材质量控制的应用场景进行了优化,能够有效提升生产线上的自动化水平及产品质量检测的精度与效率。
  • 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。
  • 贴装技术
    优质
    简介:表面贴装技术(SMT)在电子制造业中广泛应用,其缺陷检测对于确保产品质量和可靠性至关重要。本研究聚焦于识别并解决SMT过程中的常见问题与挑战,提升制造精度及效率。 在SMT工艺中,自动光学检测系统AOI采用基于SIFT的视觉检测技术。
  • Python-Tensorflow驱动的分割.rar
    优质
    本资源为基于Python和TensorFlow开发的表面缺陷自动检测系统,采用深度学习技术进行图像分割以识别物体表面的各种瑕疵。 基于TensorFlow的一个案例实现,在实际生产环境中用于瑕疵检测。该系统适用于布匹、木材、金属、塑料和薄膜等多种产品表面的瑕疵及斑点检测,并取得了较好的效果。
  • OpenCV-Python瓶口小程序.zip
    优质
    本资源提供一个基于OpenCV和Python的小程序源码,用于自动化检测瓶口制造过程中的各种缺陷。通过图像处理技术识别并标记瑕疵区域,帮助提高产品质量控制效率。 适合用于学习或练习的项目包括但不限于毕业设计、课程作业、工程实训及竞赛准备,这些项目的参考价值较高,并且可以直接进行修改与复现以实现其他功能。它们非常适合在深入研究的基础上加以改进和扩展。 这些资源主要涉及嵌入式技术、人工智能以及软件开发领域。如遇到任何问题或需要进一步的技术支持,请随时联系博主(公主号:阿齐Archie)进行交流讨论。 请注意: 1. 本项目仅供开源学习和技术分享使用,不得用于商业用途等行为,由此引发的一切责任由使用者自行承担。 2. 部分资源中的字体和插图可能来自网络来源,在发现侵权情况时,请及时通知博主以作处理。
  • 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。
  • 工件与分析
    优质
    本研究聚焦于开发和应用先进的图像处理技术,旨在精确识别并量化制造过程中工件表面的各种缺陷。通过结合机器学习算法与计算机视觉技术,我们致力于提高生产质量控制效率及准确性,从而保障产品安全与性能。 本段落采用高斯滤波方法及基于Hessian的亚像素边缘提取技术对工件表面进行缺陷检测,并利用Matlab的GUI编程实现这一过程。