针对筷子瑕疵人工检测存在效率低、成本高、工作环境恶劣等缺点,提出了一种基于图像分割的筷子瑕疵检测研究分析方法。该方法采用图像采集设备获取筷子图像,利用图像处理技术对筷子图像进行增强、边缘检测及图像分割,获取筷子图像的RGB数据;对RGB三通道所占百分比及百分比方差进行统计分析。实验结果表明,该方法能有效地将目标筷子的彩色图像与筷子的背景图像分离,得到准确的筷子RGB数据,数据分析结果对筷子瑕疵检测有很大的参考价值。
2021-10-18 14:19:01 946KB 筷子瑕疵
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基于机器视觉的布料瑕疵检测若干关键技术研究与实现之计算机分析.docx
2021-10-08 23:11:41 77KB C语言
天池:铝型材表面瑕疵识别比赛第10名 算法分享&github链接-附件资源
2021-09-29 15:02:27 23B
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基于MATLAB的工业瑕疵缺陷检测,采用工业板图像作为素材。利用灰度化,二值化,边缘提取,形态学运算等方法,检测并标出出瑕疵所在位置,计算出各个块面积。设计了一个UI界面,显示瑕疵个数和面积等参数。
HALCON是一个完善的综合标准软件库,是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境。它节约了产品的成本,缩短了软件的开发周期
2021-09-22 16:27:00 1.5MB HALOCN
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黑斑瑕疵检测【图像图形识别】
2021-08-04 18:06:05 1.3MB c# 计算机视觉
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行业分类-化学冶金-电容全表面瑕疵自动检测装置.zip
里面有27篇论文,都是18-21年的论文,包含综述和顶会等。
2021-06-07 18:22:56 115.22MB 瑕疵检测
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