AOI缺陷检测

ElasticSearch-多边形范围查询(8.x)

目录一、字段设计二、数据录入三、查询语句四、Java代码实现开发版本详见：Elasticsearch-经纬度查询(8.x-半径查询)_es经纬度范围查询-CSDN博客一、字段设计PUT/aoi_points
W_Meng_H·2024-09-10 03:36

什么是IP宿主信息？

IP宿主信息是指通过IP地址与POI（PointofInterest，兴趣点）/AOI（AreaofInterest，兴趣区域）信息关联，进而整理分析Whois数据所得到的一系列信息。
网络安全那些事儿·2024-09-08 12:32

YOLO缺陷检测学习笔记（2）

YOLO缺陷检测学习笔记（2）残差连接1.**YOLO的残差连接结构**2.**YOLO使用残差连接的目的**3.**YOLO中的残差块**4.
tt555555555555·2024-09-06 16:00

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。
FL1623863129·2024-09-06 15:51

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

基于深度学习的缺陷检测有哪些应用场景

基于深度学习的缺陷检测在众多领域中都得到了广泛应用，其主要优势在于可以通过学习数据更新参数，避免了人工设计复杂的算法流程，同时拥有极高的鲁棒性和精度。
matlabgoodboy·2024-03-13 11:35

[数据集][目标检测]光伏板太阳能版缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2400张3类别

数据集格式：PascalVOC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)：2400标注数量(xml文件个数)：2400标注数量(txt文件个数)：2400标注类别数：3标注类别名称:["crack","grid","spot"]每个类别标注的框数：crack框数=892grid框数=884sp
FL1623863129·2024-03-10 09:35

Google Earth Engine（GEE）——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集

哥白尼大气监测服务(CAMS)全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件，每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期5天的预测，这些都是化学方案的一部分。在2021-07-01之前，只有两个参数可用，1.550nm表面的总气溶胶光学深度2.颗粒物d<25um表面注意system:time_start是指预测时
此星光明·2024-02-20 18:43

不写一行代码在OSM上获取AOI数据

本文主要介绍如何在OpenStreetMap上获取AOI数据，点到为止。
·2024-02-19 11:57

【最详解】如何进行点云的凹凸缺陷检测（opene3D）（完成度80%）

文章目录前言实现思路想法1想法2想法3补充实现想法1想法2代码想法3代码总结前言读前须知：首先我们得确保你已经完全知晓相关的基本的数学知识，其中包括用最小二乘法拟合曲二次曲面，以及曲面的曲率详细求解。若还是没弄清楚，则详细请看下面链接。【点云、图像】学习中常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]（建议从一个标题上从上往下看，比较循序渐进）补充：曲率：反映曲面在某一点处的弯曲程度，它与
荒野火狐·2024-02-09 16:26

机器学习如何改变缺陷检测的格局？

机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。
matlabgoodboy·2024-02-08 09:11

新SOTA让缺陷检测更准更快！附开源数据集下载

缺陷检测在工业自动化、质量控制、安全检测等多个实际应用中都有着广泛的需求。因此这个方向是相对容易发表高质量论文的，尤其是当研究涉及到创新的算法、改进的技术、新的应用场景或显著提高检测性能时。
深度之眼·2024-02-06 22:56

【240116】湖州师范学院—调剂信息

湖州师范学院学校层级：双非调剂专业：085400电子信息发布时间：2024.1.16发布来源：网络发布背景：研究方向:人工智能、深度学习、缺陷检测、3D重建以及大模型相关技术来源说明1、官方发布：学校官网
通信考研小马哥·2024-02-05 20:29

90+深度学习开源数据集整理｜包括目标检测、工业缺陷、图像分割等多个方向...

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集，包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向
小白学视觉·2024-02-03 16:05

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

基于机器学习的无损缺陷检测技术是当前研究的热点之一，其应用广泛，可以有效检测各种材料表面的缺陷。近年来，随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究人员开始探索如何利用机器学习算法来进行无损缺陷检测。
matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

©作者|小欣目标检测一直是计算机视觉的热门领域，它也具有丰富的应用场景，从无人驾驶到缺陷检测等等。
CV案例精选·2024-02-02 18:51

机器学习驱动的精密缺陷检测技术研究

机器学习驱动的精密缺陷检测技术是一种基于机器学习算法的技术，它可以在各种应用场景中自动、准确地检测缺陷。
matlabgoodboy·2024-02-01 18:59

SMT贴片加工检测设备都有哪些

AOI检测设备AOI可用于生产线上多个位置，皆可检测特殊缺陷，但为了确保万一，把AOI检测设备放置在一个可以尽早识别和改正缺陷的位置最好。AOI一般在PCB板蚀刻工序之后进行检测
CIT_PCBA·2024-02-01 15:04

基于YOLOv8的工业油污缺陷检测，多种优化方法---DCNV4_SPPF助力涨点，[email protected]提升近四个点（一）

本文主要内容:详细介绍了工业油污缺陷检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。
AI小怪兽·2024-02-01 12:57

基于YOLOv8的工业油污缺陷检测，多种优化方法---自研注意力CPMS基于CBAM优化， [email protected]提升近五个点（二）

本文主要内容:详细介绍了工业油污缺陷检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。
AI小怪兽·2024-02-01 12:53

GO EASY 框架 之 游戏AOI 08

目录Overview应用初始化aoi场景操作aoi视野消息处理器用户对象实现aoi.AgentEntity源码接口importEntity进入aoi的基类接口带链接的Entity，AgentEntity
Kaitiren·2024-02-01 10:29

【架构】微服务和无服务器架构时代的持续测试

它不只是单纯的缺陷检测，而是包含了一整套的方法集。其中，单元测试可以检查单个组件，而集成测试则可以评估不同模块之间的协作。因此，此方法不仅能够最大限度地减少缺陷，还可以确保整体系统的稳健
奔向理想的星辰大海·2024-01-31 18:07

紫外工业相机的优势与应用

可应用半导体检测，材料表面检测、显微镜检查、玻璃缺陷检测、珠宝瑕疵检测等。下面我们来看两个关于半导体的应用：裸晶圆检测半导体制造的原材料是单晶硅，即所谓的裸晶圆或衬底晶圆。在检
51camera·2024-01-30 12:24

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

无损缺陷检测技术是一种非常重要的工业检测技术，它可以在不破坏被检测对象的前提下，检测出被检测对象内部的缺陷或者异常。
matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

git坑——子模块

，会出现错误，执行过程如下：[email protected]:Algorithm4/Programs/ADC/modules/ITP/aoi_info.gitgitinitgitadd
江南綿雨·2024-01-29 16:59

基于深度学习的表面缺陷检测方法综述

一、摘要近年来，基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中。
禄亿萋·2024-01-29 16:26

描绘未知：数据缺乏场景的缺陷检测方案

了解更多方案内容，欢迎您访问官网：neuro-T|友思特机器视觉光电检测；或联系销售经理：18124130753导读：深度学习模型帮助工业生产实现更加精确的缺陷检测，但其准确性可能受制于数据样本的数量。
友思特 机器视觉与光电·2024-01-29 01:30

机器视觉缺陷检测面临哪些挑战？

近年来，科技日新月异，机器视觉缺陷检测技术被广泛用于纺织、汽车零件、半导体、光伏组件等产品的产线中，大大提高了制造业的生产效率和产品质量。
显扬科技Hinyeung·2024-01-25 17:22

成都高新南区 高新西区 天府新区 多边形范围点位 AOI 高德

坐标系为高德地图高新南区104.044239,30.638131;104.05446,30.633274;104.054798,30.633177;104.055109,30.63311;104.058373,30.633141;104.058398,30.631683;104.058442,30.629543;104.058319,30.628189;104.058186,30.627126;1
逸雨清风·2024-01-24 18:13

DAY 35

特别迷上了def的感觉，跟aoi强调了一下，aoi说我疯了。我也觉得。待会过完今天的任务单词。明天吧今天的躁动给写出来。今天的打卡任务初会还没开始学。不过酸奶办的蛮好吃的。男朋友挺喜欢的哈哈哈。
叶栖恋·2024-01-24 16:49

大模型在代码缺陷检测领域的应用实践

在当今的软件开发中，代码缺陷检测是一个至关重要的环节。随着代码规模的扩大和复杂度的增加，传统的代码缺陷检测方法已经难以满足需求。此时，大模型的出现为代码缺陷检测领域带来了新的解决方案。
百度_开发者中心·2024-01-24 16:12

【思扬赠书 | 第1期】教你如何一站式解决OpenCV工程化开发痛点

机器视觉缺陷检测工业上常见缺陷检测方法方法一：基于简单二值图像分析实现划痕提取，效果如下：方法二：复杂背景下的图像缺陷分析，基于频域增强的方法实现缺陷检测，运行截图：方法三：复杂背景下的图像缺陷分析，基于空域增强实现
程思扬·2024-01-23 16:25

为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？

问题描述：为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？
神笔馬良·2024-01-23 14:01

python opencv 图片缺陷检测（讲解直方图以及相关系数对比法）

一、利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测（方法简单）二、步骤（完整代码见最后）2.1灰度转换（将原图和要检测对比的图分开灰度化）灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较img
AAI机器之心·2024-01-23 08:18

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv8【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下工件表面焊接缺陷检测识别分析系统

焊接是一个不陌生但是对于开发来说相对小众的场景，在工件表面焊接场景下常常有对工件表面缺陷智能自动化检测识别的需求，工业AI结合落地是一个比较有潜力的场景，在我们前面的博文开发实践中也有一些相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-
Together_CZ·2024-01-22 08:06

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv8【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下工件表面焊接裂纹缺陷检测识别分析系统

焊接是一个不陌生但是对于开发来说相对小众的场景，在工件表面焊接场景下常常有对工件表面缺陷智能自动化检测识别的需求，工业AI结合落地是一个比较有潜力的场景，在我们前面的博文开发实践中也有一些相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-
Together_CZ·2024-01-22 08:34

从食品包装到产品：机器学习驱动的缺陷检测解决方案

从食品包装到产品：机器学习驱动的缺陷检测解决方案随着科技的进步，机器学习和人工智能已经渗透到各个行业，其中包括食品和包装行业。食品和包装的缺陷检测是保证产品质量和消费者安全的关键环节。
matlabgoodboy·2024-01-21 06:14

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例
Together_CZ·2024-01-20 18:51

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例
Together_CZ·2024-01-20 18:21

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv3模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例
Together_CZ·2024-01-20 18:51

FPC柔性化机器视觉缺陷检测

因此，对FPC进行缺陷检测是至关重要的。为了解
csray_aoi·2024-01-20 10:51

AOI与AVI：在视觉检测中的不同点和相似点

AOI（关注区域）和AVI（视觉感兴趣区域）是视觉检测中常用的两个概念，主要用于识别和分析图像或视频中的特定区域。虽然这两个概念都涉及到注视行为和注意力分配，但它们在定义和实际应用等方面有一些差异。
csray_aoi·2024-01-20 09:48

机器学习入门

需要大量训练样本（样本总量少：油田定位，特定类样本少：信用卡欺诈，有标记(label)样本少：软件缺陷检测）难以适应环境变化（分布变化、属性变动、类别增加）黑箱模型（自动医疗：个性化治疗方案，若学习器不能给出治疗理由
zelda2333·2024-01-19 02:36

ATA-3040B功率放大器在磁声声像中的应用研究

它通过探测和分析材料中的磁性信息，可以实现材料的缺陷检测、成分分析和结构表征。在磁声声像技术中，功率放大器发挥着关键的作用，用于驱动磁场发生和信号放大。
Aigtek安泰电子·2024-01-18 19:20

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践表面缺陷检测是工业制造和质量控制中的重要环节，直接影响到产品的性能和安全性。随着机器学习技术的发展，其为表面缺陷检测提供了强大的工具。
matlabgoodboy·2024-01-18 16:18

基于yolov5的PCB缺陷检测

1.简述基于图像识别技术实现自动印刷电路板（PCB）缺陷检测，具有高效、准确、可靠、自动化程度高和可扩展性强等优点，大大提高了检测效率，节省了人力成本。
liguiyuan112·2024-01-18 07:14

YOLO目标检测——PCB缺陷数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用：电子制造过程的质量控制、生产线的自动化检测、以及产品可靠性验证等方面数据集说明：PCB缺陷检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高
YOLO数据集工作室·2024-01-18 07:10

基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统（Python+清新界面+数据集）

摘要：智能PCB板缺陷检测系统用于智能检测工业印刷电路板（PCB）常见缺陷，自动化标注、记录和保存缺陷位置和类型，以辅助电路板的质检。
系统免驱动·2024-01-18 07:08

助力工业焊缝质量检测，YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例
Together_CZ·2024-01-18 07:43

助力工业焊缝质量检测，YOLOv3开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例
Together_CZ·2024-01-18 07:43
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