本文研究了一种基于机器学习的汽车涂胶缺陷检测方法。该方法利用深度学习模型对汽车涂胶缺陷进行自动检测和分类，可以有效提高涂胶质量和生产效率。文章介绍了该方法的原理和实现过程，详细讨论了样本数据准备、特征提取、模型训练和测试评估等关键技术。最后，本文通过实验验证了该方法在检测汽车涂胶缺陷方面的有效性和实用性。
暂无评论
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计 年月中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率,金属工件表面缺陷在线自动检测技术在 生产过程中显得日益重要本论文针对金属工件表面的多种缺陷,设计了一套
阐述了核方法的基本原理与研究动机,分析了特征空间的性质,介绍了常见的核方法,给出了构建新核方法的步骤及需要注意的问题,指出了核方法值得关注的研究方向,展示了其在多用户检测中的应用情况,以其对核方法研究
Target detection machine learning method static scene test vehicle detection
针对传统的利用神经网络等工具进行水文趋势预测得出结果不具备解释性等不足，文中提出一种基于机器学习算法的水文趋势预测方法。该方法利用XGBOOST机器学习算法建立参照期与水文预见期之间各水文特征的相似度
玻璃缺陷检测
现在屏幕缺陷检测的问题比较多，本人整理出一些资料，欢迎大家下载
SMT工艺中，自动光学检测系统AOI基于SIFT的视觉检测技术
基于opencv3的划痕缺陷检测，分辨效率高，代码清晰明了。
在航拍输电线路图像的绝缘子缺陷检测任务中,针对不同类型缺陷之间存在的样本数量不平衡、困难样本低效学习等问题,提出一种动态焦点损失函数和一种基于二阶矩的样本平衡方法。首先在前向传播过程中根据困难样本、简
作者:Tom Hardy Date:2020-1-6 来源:总结|深度学习实现缺陷检测 前言 缺陷检测是工业上非常重要的一个应用,由于缺陷多种多样,传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移
暂无评论