ERP管理平台Bug清单介绍： 这份ERP管理平台Bug清单是职业院校技能大赛软件测试项目中的重要资源，专门记录了系统中缺陷程度为高的问题。该清单具有以下特点和价值： 1. 全面性：涵盖ERP系统的多个关键模块，包括商品管理、仓库信息、客户信息、供应商信息等，提供系统性的问题视图。 2. 精确性：每个bug都有详细描述，包括模块名称、功能项、摘要描述、操作步骤、预期结果和实际结果，便于精确定位问题。 3. 严重性：所列问题均为高严重程度缺陷，对系统正常运行和用户体验有重大影响，需要优先解决。 4. 实用性：涉及数据验证、用户界面、功能逻辑等多个方面，对提升系统质量具有重要参考价值。 5. 教育价值：可作为软件测试教学的优质案例材料。 6. 时间效益：快速了解系统主要问题，节省大量测试和发现问题的时间。 7. 多角色视角：包含系统管理员、仓库专员、销售专员等多个角色的操作，提供全方位系统评估。 此Bug清单的效益： - 获得提升系统质量的直接指南 - 节省测试时间和资源 - 获取优秀的软件测试学习材料 - 明确系统优化方向 该清单是改进ERP系统、提升软件质量、强化测试能力的必备资源。

YOLO与VOC格式的柑橘缺陷识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，共4个类别，类别：Orange-Green-Black-Spot、Orange-Black-Spot、Orange-Canker、Orange-Healthy，图片数量1290。文件中包含图片、txt标签、指定类别信息的yaml文件、xml标签，已将图片和txt标签划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等YOLO系列算法的训练。数据集介绍请看链接：https://blog.csdn.net/qq_53332949/article/details/140980664

来自 McKay, JA (1998) 的数值模型。 直接探测多普勒测风激光雷达的建模。 I.边缘技术。 应用光学，37(27)，6480-6486。 此处提供了公式 7-8。 该模型包括缺陷和系统光扩展的处理，假设来自光源的通光Kong径的照明均匀。

基于Comsol平台的激光超声仿真模型研究：TC4材料中缺陷的有无影响分析,基于Comsol平台的激光超声仿真模型研究：TC4材料下缺陷类型与无缺陷状态的对比分析,comsol激光超声仿真模型。 材料:TC4 缺陷类型:有缺陷、无缺陷 ,comsol;激光超声仿真;TC4材料;有缺陷、无缺陷,返回的标题为：Comsol激光超声仿真模型研究——基于TC4材料有/无缺陷对比分析。 在当今工业和科研领域，材料科学的研究对于提升产品性能和开发新技术至关重要。TC4材料，作为一种钛合金，因其优异的强度、耐腐蚀性和生物相容性等特性，在航空航天、医疗器械等行业中扮演着重要角色。然而，材料在生产和使用过程中可能会产生各种缺陷，这些缺陷可能会极大地影响材料的性能和安全。因此，检测和评估材料中缺陷的存在及其特性成为了材料科学和工程领域的重要课题。 激光超声技术作为一种非接触、无损检测技术，在材料缺陷检测方面展现出独特优势。它利用激光产生的超声波检测材料内部的缺陷，能够实现高速、高精度的检测。Comsol Multiphysics仿真软件是一款强大的多物理场耦合仿真工具，它能够模拟激光超声技术在各种材料检测中的行为和效果，从而为实验设计提供理论基础和参考。 本研究基于Comsol仿真平台，构建了激光超声检测TC4材料的仿真模型，通过分析有缺陷和无缺陷状态下超声波在材料中的传播特性，对比分析了缺陷类型对激光超声波传播的影响。研究首先对激光超声仿真模型在材料缺陷检测中的应用进行了初步探讨，随后通过对有缺陷和无缺陷TC4材料的仿真模拟，深入分析了材料内部缺陷对超声波传播特性的影响。 通过仿真模型的构建，研究者能够观察到超声波在不同状态的TC4材料内部的传播情况，包括缺陷对超声波的散射、反射以及透射等现象。有缺陷材料中，超声波的传播路径和强度分布会因缺陷的存在而发生改变，这些变化有助于检测和判定缺陷的存在和性质。通过对比无缺陷和有缺陷TC4材料的仿真结果，研究人员可以更清晰地识别出缺陷对超声波传播的具体影响，为进一步的实验验证和理论分析提供了坚实的基础。 此外，仿真模型的建立还有助于优化实验参数，如激光脉冲的功率、材料表面与激光束的相对位置等，进而提高检测的准确性和效率。仿真模型不仅可以用于TC4材料的缺陷检测，也可以推广应用于其他类型材料的无损检测中，为材料科学的研究和技术进步提供支持。 通过本次基于Comsol平台的激光超声仿真模型研究，我们对于TC4材料中缺陷的有无影响有了更深入的理解，这有助于提升TC4材料的加工质量和可靠性，促进其在更多领域的应用。

数据集介绍： 本文件介绍了一个用于目标检测的铁轨缺陷检测数据集，该数据集遵循Pascal VOC格式和YOLO格式，包含4020张标注图片，以及对应的标注信息。数据集共分为4个类别，分别是“corrugation”（波纹）、“spalling”（剥落）、“squat”（凹坑）和“wheel_burn”（轮轨磨痕）。每个图片都有相应的.xml文件和.txt文件，用于VOC和YOLO两种格式的目标定位和分类标注。 数据集格式与组成： 数据集包含4020张.jpg格式的图片文件，每张图片都有一个对应的标注文件。其中.xml文件用于Pascal VOC格式的标注，包含了图片中目标的位置和类别信息。而.txt文件则遵循YOLO格式，用于YOLO算法在训练时的图像标注数据处理，同样包含了图像中缺陷目标的坐标信息和类别。 标注类别与数量： 标注数据集一共包含四个类别，每个类别都有相应的标注框数。具体来说，"corrugation"类别标注框数为1452个，"spalling"类别为2208个，"squat"类别为2949个，"wheel_burn"类别为546个。总计标注框数达到了7155个，这意味着有些图像中可能包含多个缺陷目标。 标注工具与规则： 该数据集的标注工作采用了labelImg这一流行的图像标注工具来完成，适用于机器学习和计算机视觉项目。标注时，对各类铁轨缺陷的目标用矩形框进行标注，并在矩形框内填写对应的类别名称，确保每个缺陷都有明确的标记和分类。 数据增强与使用声明： 数据集说明中特别提到，大约有3/4的图片是通过数据增强手段获得的，这可能包括旋转、缩放、翻转等方式对原始图片进行变换得到的新图片。数据增强是提高模型泛化能力的常用方法。此外，数据集提供者声明本数据集不对训练模型或权重文件的精度做任何保证。因此，使用者在使用数据集进行模型训练时应谨慎，并自行验证模型效果。 图片总览与标注示例： 尽管没有提供具体的图片和标注示例，但可以合理推测，数据集中包含了铁轨在各种环境和不同光照条件下的照片。此外，还应该提供了一些带有标注框和标签的图片示例，以便使用者了解数据集的质量和标注的精确度，这对于模型训练来说是非常有帮助的。 总结而言，本数据集为铁轨缺陷检测提供了丰富的标注图片资源，遵循了常用的VOC和YOLO标注格式，并详细说明了类别、数量和标注规则。数据集经过了一定的数据增强处理，但使用时需要注意模型性能的独立验证。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144424169 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4270 标注数量(xml文件个数)：4270 标注数量(txt文件个数)：4270 标注类别数：8 标注类别名称:["Casting_burr","Polished_casting","burr","crack","pit","scratch","strain","unpolished_casting"]

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款由美国国家仪器公司（NI）开发的图形化编程环境，常用于创建虚拟仪器和数据处理系统。在工业自动化、科研实验和数据分析等领域，LabVIEW因其直观易用的界面和强大的功能而广受欢迎。在"labview轮廓分析识别缺陷defect"这一主题中，我们将探讨如何使用LabVIEW进行轮廓分析，以检测和识别物体表面的缺陷。 轮廓分析是图像处理中的一个重要环节，它涉及到对物体边缘的精确检测和测量。在工业制造中，如半导体、电子元件、机械零部件等，产品表面的微小缺陷可能影响性能或导致质量问题。因此，对这些缺陷进行准确的检测和分析至关重要。 LabVIEW提供了多种图像处理工具和函数库，可以构建自定义的轮廓分析系统。以下是一些关键步骤和技术： 1. 图像获取：需要通过相机或其他成像设备获取物体的图像。LabVIEW支持多种图像采集卡，并提供API接口与它们通信，确保高质量的图像输入。 2. 预处理：预处理包括灰度转换、去噪、平滑滤波等，目的是增强图像质量，突出缺陷特征。例如，可以使用中值滤波器去除噪声，高斯滤波器进行平滑。 3. 边缘检测：使用Canny、Sobel或Prewitt等边缘检测算法来定位物体的边缘。边缘检测有助于识别物体轮廓，进而发现潜在的缺陷。 4. 特征提取：一旦边缘被检测出来，可以进一步提取轮廓特征，如面积、周长、形状系数等。这些特征有助于区分正常和异常区域。 5. 缺陷识别：通过比较标准或参考模型，分析提取的特征来判断是否存在缺陷。这可能涉及模式识别、机器学习等技术。例如，可以训练一个支持向量机（SVM）模型来分类正常和异常的轮廓。 6. 结果展示和报告：将分析结果可视化并生成报告。LabVIEW提供了丰富的图表和控件，可以方便地创建用户友好的界面，显示检测结果和统计数据。 在实际应用中，LabVIEW的灵活性允许工程师根据具体需求调整和优化上述流程。同时，由于其强大的数据处理能力，LabVIEW还能与其他系统集成，实现自动化检测和生产线监控。 "labview轮廓分析识别缺陷defect"是一个利用LabVIEW的图像处理和分析功能来检测和识别物体表面缺陷的过程。通过巧妙地组合和运用LabVIEW的工具，可以构建出高效、精准的轮廓分析系统，为产品质量控制提供有力支持。

随着城市化建设的快速发展，建筑物的结构安全越来越受到人们的关注。建筑物在使用过程中可能会因各种原因出现损坏，如自然老化、外力作用、设计和施工缺陷等，这些损坏可能表现为裂缝、外露钢筋、剥落等多种形式。为了确保建筑物的安全使用，对其损坏缺陷进行及时准确的识别和检测是至关重要的。 为了提高建筑物损坏缺陷识别的效率和准确性，研究人员和工程师们开发了基于计算机视觉的智能检测系统。这些系统通常依赖于大量的图像数据进行训练，以学习如何识别不同类型的损坏缺陷。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，能够快速准确地从图像中识别和定位多个对象。由于其高效性，YOLO被广泛应用于各类视觉检测任务中，包括建筑物损坏缺陷的识别。 在本例中，我们讨论的数据集是专为建筑物损坏缺陷识别设计的YOLO数据集，包含2400张经过增强的图像。数据集经过精心组织，分为训练集(train)、验证集(valid)和测试集(test)，以确保模型在学习过程中能够得到充分的训练和评估。该数据集涉及的损坏缺陷类型主要有三类：裂缝、外露钢筋和剥落。其中，裂缝图像数量最多，达到了4842张，其次是外露钢筋类图像，有1557张，而剥落类图像则有1490张。 数据集中的图像经过增强处理，意味着这些图像通过旋转、缩放、裁剪、颜色变换等方法被人为地修改，以增加其多样性，从而提高训练出的模型的泛化能力。这种增强对于避免过拟合并让模型在面对真实世界变化多端的情况时仍能保持较高的识别准确性至关重要。 使用这类数据集进行训练，模型可以学会区分和识别不同类型的建筑物损坏缺陷。例如，裂缝可能是由于建筑物材料老化、温度变化或地震等自然因素造成的；外露钢筋可能是由于混凝土保护层的损坏或施工不良造成的；剥落可能是由于材料老化或施工不当造成的。模型通过学习这些特征，能够在实际操作中为工程师和维护人员提供及时的损坏情况信息，从而有助于及时采取维修措施，保障建筑物的安全使用。 为了更深入地理解和使用这个数据集，研究人员和工程师不仅需要关注数据集的结构和内容，还需要了解YOLO检测系统的原理和特性，以便更好地调整和优化模型。此外，由于建筑物损坏缺陷识别不仅涉及图像识别技术，还与结构工程学紧密相关，因此，跨学科的知识整合对于提高系统的实用性和可靠性也是必不可少的。 这个针对建筑物损坏缺陷设计的YOLO数据集，为开发高效、准确的智能检测系统提供了宝贵的资源。通过大量真实和增强图像的训练，以及对模型的精心调优，这些系统未来有望在建筑安全监测中发挥重要作用，成为保障建筑物安全不可或缺的一部分。

采用选区激光熔化技术研究了扫描速度和线间距对316L不锈钢粉末成形的影响。结果表明，当激光功率为380 W，铺粉层厚为50 μm，线间距为90~130 μm，扫描速度为750 mm·s-1时，成形试样的致密度最高达99.99%，屈服强度、拉伸强度和延伸率分别为625 MPa、537 MPa和38%。扫描速度对试样缺陷的形成有很大影响。适当增大扫描速度可细化试样的晶粒，提高其力学性能。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144420956 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 重要说明：此为小目标检测训练模型精度可能偏低属于正常现象 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1395 标注数量(xml文件个数)：1395 标注数量(txt文件个数)：1395 标注类别数：5 标注类别名称:["Broken","Crack","Dent","Scratch","Spot"]