PCB板在现代电子设备中是一个重要的组成部分，它是用来集成各种电子元器件的信息载体。在电子领域中，PCB板有着广泛的应用，而它的质量直接影响到产品的性能。随着电子科技技术和电子制造业的发展，贴片元器件的体积变小，安装密度变大，这就要求PCB板的集成度进一步提高。为了保证电子产品的性能，PCB板缺陷检测技术变得非常关键，已经成为电子行业中不可或缺的技术。传统的人工检测PCB缺陷的方法存在漏检、检测速

开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevelopingadigitalscribetoreduceclinicaldocumentationburden原文链接：https://www.nature.com/articles/s41746-019-0190-1文章目录开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevel

基于深度学习的视觉应用，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第4天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习，

机器视觉企业实战机器视觉企业实战，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第5天）这个专栏是偏实战的系列，由浅入深学习机器视觉。

ZhouT.Multi-modalbraintumorsegmentationviadisentangledrepresentationlearningandregion-awarecontrastivelearning[J].PatternRecognition,2024:110282.本文是杭州师范大学周同雪博士脑瘤分割系列最新论文（国家自然科学基金资助No.62206084），之前已经有多篇

ChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentanglementandgatedfusion[C]//MedicalImageComputingandComputerAssistedIntervention–MICCAI2019:22ndInternationalConference,Shenz

arxiv，12Jan2024这篇文章思想较简单，用于诊断阿尔兹莫，这里概述一下。【核心思想】采用2D视觉Transformer分析3DMRI图像。它通过将3D图像切割成多个2D切片，并应用基于2DTransformer的模型，克服了3D模型在复杂性和效率方面的限制。该方法具有跨维度的共享编码器、特定维度的编码器以及注意力机制，以提高诊断的准确性和效率。这个模型在诊断阿尔茨海默病方面表现出强大的性

FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2024,91:103024.【开源】【核心思想】本文的核心思想是提出了一种用于医学图像分割的参数高效的提示调整（PromptTuning）方法。这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

这里主要介绍基于亚像素提取的边缘检测方法，具体大家可以参考一本书，如果对halcon很熟悉的就不用了看了，反之建议看看，该书为《机器视觉算法原理与编程实践》，我也是跟着敲了一遍代码，很多都可以达到触类旁通

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（二）第二遍阅读（通读）2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2

资源地址Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读（Abstract+Introduction+Conclusion）Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构，在English-to-German翻译任务中，BLEU得分为28.4，在English-to-French的翻译任务中的BLEU得分为41.0，用8张GPU训练了3.5天，

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究*note：本文研究方法不太能理解，后期需要再看一遍思路。一、文章本身文章框架思维脑图链接Researchquestion(s)(文章的研究问题是什么？—通常好的实证研究都有非常具体的研究问题，我们

前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大

0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕设分享B站大数据分析可视化(源码+论文)项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing哔哩哔哩排行榜数据分析与可视化可视化目标与任务可视化任务选择目前视频行业可以分为爱优腾为代表的长视频赛道

Halcon语言是一种由MVTec开发的专门用于机器视觉的语言。OpenCV：主要使用C+

实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的身份证识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

通过人工智能算法结合机器视觉技术，利用影像数据，实时对产品的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测，并支持工业摄像头、超声、微波、红外及激光全息和X摄像照相机等不同的图像信源，

来源：友思特机器视觉与光电友思特分享丨高精度彩色3D相机：开启崭新的彩色3D成像时代原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vPkfA5NizmiZmLiy_jv3Jg欢迎关注虹科

目录一、初识水下机器视觉——不同点——难点二、AI如何助力水下机器视觉三、应用场景四、关键技术水下机器视觉，非常复杂，今天来简单讨论一下。因为目标识别更难。

文章目录前言课程选择环境配置PythonC#C++OpenCV官网下载新建C++项目测试运行Csharp版Python版gitee仓库总结前言由于老王我想转机器视觉方向的上位机行业，我就打算开始从零学OpenCV

原文标题：DivideandConquer:TextSemanticMatchingwithDisentangledKeywordsandIntents原文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02898目录一、Introduction二、Methodology三、ResultsandAnalysis四、Conclusion一、Introduction在做文本语义匹配任务时，

机器视觉行业有各种各样的拖拉拽框架，也叫做低代码平台，例如国内海康的VisionMaster：一个机器视觉框架需要包含各种算法模块，日志窗口，图像显示窗口等等，【降龙算法】就是做了一个入门级的机器视觉算法框架

刚刚开始学习机器视觉和数据挖掘，使用了一个非常经典的数据集Cifar10。但是啊，通过官网下载Cifar10，速度实在是让人崩溃。因此为了开展学习我就从其他网站找了数据集下载到了本地。

1.介绍MobileSal:ExtremelyEfficientRGB-DSalientObjectDetectionMobileSal：极其高效的RGB-D显著对象检测2021年发表在IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。PaperCode2.摘要神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象检测（SOD）的最新成功，使其无

对于传统检测方法，目视检查方法能够有效检测非标、具有挑战性的缺陷，传统机器视觉方法具有稳定的速度及准确性，适合重复检测任务。这两种方法具有诸如检测精度、缺陷类型、技术人员成本等局限性。

在我们机器视觉中怎么实现多次学习呢？我们有360个模板，都是一个模板旋转360度得到的，同一学习的目标，我们可以在任意角度放置，抠图后，就有很多学习到模板，都是同一事物，我们找到和360个模板的

Lnton羚通的算法算力云平台是一款卓越的解决方案，具备出众的特点。它提供高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本的优势，使用户能够高效地执行复杂计算任务。此外，该平台还提供广泛的算法库和工具，并支持用户上传和部署自定义算法，以增强平台的灵活性和个性化能力。AI视频识别烟火检测是基于先进的深度学习算法的，通过大量的项目现场素材训练模型，在工作服的素材库中收集大量数据，实现对人、安全帽、工作服等物体的高

文章目录前言可行性研究Nuget安装+第一个OpenCV程序学习方法总结前言由于我想换个机器视觉+运动控制的工作，我就开始了自学机器视觉方向的技术。

基于图像处理的视觉应用1基于机器学习的视觉应用，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第3天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解

分享一篇以前学习机器视觉的一篇报告主要是HDevelop的，里面有很多识别物体的方法和图像处理的介绍。

第三届机器视觉、自动识别与检测国际学术会议(MVAID2024)20243rdInternationalConferenceonMachineVision,AutomaticIdentificationandDetection

来源：友思特机器视觉与光电友思特案例|捕捉“五彩斑斓的黑”：锗基短波红外相机的多种成像应用原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/swgO6N4sXuVOYveLu_TPkg欢迎关注虹科

来源：友思特机器视觉与光电友思特分享|CamSim相机模拟器：极大加速图像处理开发与验证过程原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/IED7Y6R8WE4HmnTiRY8lvg欢迎关注虹科

在制造业中，还有许多传统的焊接自动化设备主要是通过人工来进行上料。传统的上料过程中，主要是通过人工来进行的。上料过程中会收到人为因素的影响，如操作人员的技能水平、工作态度等，导致上料不准确，不稳定，影响工作效率。例如，操作人员无法准确地将焊接件放置在指定位置，或者放置的焊接件不符合要求。人工上料也会增加企业的生产成本。因为上料的过程中，需要随时有人在旁边监守进行补料。而随着劳动力成本的不断上升，不

随着市场竞争日益激烈，制造业对产品质量的要求不断提升。质检对于制造业来说是一个非常重要的环节，传统的检测方法包括人工视觉检测以及传统机器人视觉检测，在一些复杂零件的尺寸检测中，容易存在检测结果不统一、漏检、精度不足、成本高昂等问题。当前，使用3D视觉进行机械零件尺寸检测技术正逐渐成为制造业质量控制的重要手段，可以实现对零件尺寸的高精度测量，提高生产效率，减少人工错误。Part.1解决方案该解决方案

近年来，电商行业蓬勃发展，订单的海量化、订单类型的碎片化，使物流行业朝着“多品种、无边界、分类广”的方向迅速发展。根据许多研究机构的预测，电子商务销售额预计将以每年两位数的速度增长，推动整个行业的规模不断扩大。物流分拣一直是一项单调乏味的体力活，长期以来存在着招工难的问题。再加上人口老龄化的加剧，未来物流行业将面临用工短缺和人力成本上升等挑战，这些问题会愈演愈烈。无论是人工分拣还是传统的自动化设备

帧掩码(FrameMask)6车道检测的图像预处理7图像阈值化8霍夫线变换9实现车道检测9.1帧掩码创建9.2图像预处理9.2.1图像阈值化9.2.2霍夫线变换最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉深度学习车道线检测

目前,基于机器视觉的表面缺陷装备已经在各工业领域广泛替代人工肉眼检测，包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体及电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。

前言：构建人工智能算法训练服务器，往往很难知道需要配置的硬件理由。因为构建一个能够训练、学习模型要考虑太多的因素：1需求：你的图片的多少、大小；你要检测的节拍周期；你的缺陷在途中占的比例，如此等等，需求本身就很多输入，难定义：2硬件：算力的衡量一般用GPU,但是，如要自己搭配一个“适合”的模型，粗了GPU，你要考虑CPU,RAM，如果多卡，你需要考虑通讯，带宽...所以，基本上，很难只用一个指标来

图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。a)(5分)给定一个h*wd的矩阵featim，其中h和w为原始图像的高度和宽度，d表示图像中每一个像素点所提取的特征向量的维数。给定一个有k个聚类中心点的矩阵meanFeatures(矩阵维度是kd)，其中每个中心点都是一个d维的行向量（矩阵的一行），将输入图片中的每个像素映射到其所归属的k-means某

一、实验要求1.读取文件并且将图片转为8bit；完成图像的拼接；图像框选2边缘检测的主要步骤是：（1）为每个像素分配分数；（2）沿垂直于边缘的方向找到局部最大值。有时执行第三步，传播局部证据，以便长轮廓更加自信，或者强边缘增强附近弱边缘的自信。构建一个简单的基于梯度的边缘检测器，包括以下功能;function[mag,theta]=gradientMagnitude(im,sigma)此函数应将R

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果

文章目录1前言2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch实现语义分割5.1数据集准备5.2训练基准模型5.3损失函数5.4归一化层5.5数据增强5.6实现效果6最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习实现语义分割算

工业自动化的机器视觉发展趋势与进步工业自动化一直在以令人印象深刻的速度发展，机器视觉技术在其发展和扩展中发挥着至关重要的作用。

开设课程:电工学、机器人机械系统、机器视觉、机器人控制技术、单片机原理及应用、ARM嵌入式开发、电气工程CAD、传感技术、C语言程序设

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow计算图可视化5.4网络模型训练5.5对猫狗图像进行2分类6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的动物识别算法研究与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非

在产品质量检测过程中，对于字符、条码等标识信息的识别、读取、检测是非常重要的一部分，比如在食品饮料包装检测中，生产日期、保质期、生产批号、条码等字符信息是产品管理和追溯必不可缺的，因此利用机器视觉技术进行