Halcon-深度学习-缺陷检测

原创 已于 2023-03-28 13:26:49 修改 · 599 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2021-08-04 16:31:57 首次发布
本文主要介绍了Halcon框架下的目标检测技术。详细探讨了该框架如何实现高效准确的目标定位及识别，适合计算机视觉领域的研究者及开发者阅读。
深度学习实现缺陷检测
CoderExtra的博客
08-13 587
传统的缺陷检测方法通常依赖于人工提取特征和设计分类器，这种方式需要大量的人力和时间，并且对于复杂的缺陷类型可能不够有效。本文通过使用Python编程语言和Keras库，实现了一个基于CNN的缺陷检测模型。通过准备数据集、构建模型、训练和预测等步骤，我们可以应用深度学习技术来解决现实中的缺陷检测问题。我们可以使用多个卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层将这些特征映射到缺陷类别。接下来，我们需要编译和训练CNN模型。在训练过程中，我们可以通过调节超参数和监控模型在验证集上的性能来提高模型的准确率。
Halcon深度学习，异常值缺陷检测
m0_51559565的博客
03-09 3903
异常值检测不同于语义分割的项目，异常值检测可以仅训练OK图像，不训练NG图像，但是使用NG图像训练可以显著提高准确度异常值检测通常运用在缺陷检测的项目里面，他的特点是，可以不训练NG图，训练速度快，多特殊缺陷可以快速识别。 其次，可以针对图像中的缺陷类型不固定，缺陷区域不固定，物体大小不一等语义分割无法准确识别的缺陷。
lisp最小外接矩形算法_复杂场景下的复杂缺陷检测方法——深度学习算法综述...
weixin_32199977的博客
12-26 696
雷锋网按：本文为矩视智能创始人弭宝瞳投稿。矩视智能成立于 2017 年 10 月，专注于机器视觉，主要通过 SaaS 云平台帮助提升工厂机器视觉开发、升级效率。弭宝瞳为中国人民大学计算机博士，曾在奇虎 360 任产品经理、研发工程师。一、背景知识随着自动化技术的快速发展，在工业生产中很多需要人工操作的环节逐渐转由机器完成，工业生产自动化也将越来越多的工人们从枯燥乏味的工作中解放出来，让他们去发挥更...
HALCON深度学习实战：分类、目标检测与缺陷检测全解析
最新发布
weixin_30700095的博客
09-28 1130
传统机器视觉依赖手工特征提取，难以应对复杂光照、形变和背景干扰。HALCON引入深度学习后，通过卷积神经网络（CNN）自动学习图像的层次化特征表达，显著提升了工业检测的鲁棒性与泛化能力。图像分类作为计算机视觉中最基础且应用最广泛的深度学习任务之一，在工业自动化、医疗影像分析、智能安防等领域扮演着核心角色。HALCON 作为一款功能强大的机器视觉软件，其深度学习模块不仅支持标准分类流程的快速部署，还允许开发者基于特定场景需求构建自定义神经网络结构，并实现从数据准备到模型推理的全流程闭环控制。
halcon 深度学习标注_深度学习工业应用: 缺陷检测
weixin_34847198的博客
01-06 1110
本文转自知乎，原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/392509081. 应用背景 随着机器视觉，工业自动化的快速发展，工业4.0的概念已经被提上日程。传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐的被机器所替代。这当然也是人类科技进步和发展的必然趋势，工业的进步到头来还是服务于人类，给人类带来高质量的生活体验，而不是整天做着乏味无趣的工作。图一 自动化车间...
缺陷检测~使用深度学习
whaosoft143ai的博客
02-11 1100
由于完全连接的神经网络采用完全连接的操作，因此将有更多的权重值，这意味着网络将需要更多的内存和计算。在构建完全连接的神经网络期间，卷积层创建的特征图被映射为固定长度的特征向量。然而，单独添加额外的层并不足以解决更复杂的问题，事实上可能会带来额外的挑战和潜在的错误。深度残差网络的目标是在增长网络结构的同时优化网络层的数量，使得残差单元中卷积层的输出和输入元素维度相同。在本文中，我们了解了什么是深度学习，它是如何工作的，以及我们可以使用什么技术来检测产品中的缺陷，同时学习了如何使用图像处理来检测图像中的缺陷。
机器视觉 - HALCON-DeepLearningTool 工具 - 用于深度学习视觉检测模型开发与部署
08-20
该工具包基于 HALCON 的机器视觉算法体系，内置多种预训练模型（如目标检测、图像分类、语义分割等），支持自定义数据集训练，可快速构建适用于缺陷检测、物体识别、字符识别等工业场景的深度学习解决方案。...
工业自动化-机器视觉-深度学习-图像处理-PLC控制-开源框架-基于NET平台-海康相机-Halcon-深度视觉AI-多相机支持-自动化检测-缺陷识别-图像采集-模型推理-串口通.zip
07-01
在工业自动化中，模型推理通常用于识别产品特征、分类和缺陷检测等。 串口通则涉及到工业控制系统中的通信问题，通过串口通信，可以实现计算机与各种自动化设备之间的数据交换，这对于实现自动化控制和实时监控至关...
精选资源
Halcon19.11深度学习文档.rar
07-12
2. **Halcon深度学习框架**：Halcon的深度学习框架包括训练、验证和部署三个主要阶段。文档会详细解释每个阶段的具体操作和注意事项。 3. **数据准备**：深度学习的成功与否很大程度上取决于数据的质量。文档会讲解...
Halcon深度学习-企业项目实战（芯片贴合外观缺陷检测）-OK图片
05-04
在本项目中，我们主要探讨的是使用Halcon深度学习技术进行企业级的芯片贴合外观缺陷检测。Halcon是一款强大的机器视觉软件，尤其在图像处理和模式识别领域有着广泛的应用。深度学习作为人工智能的重要分支，它能通过...
基于 Halcon 深度学习的分类、目标及缺陷检测
08-24
在学习和使用基于Halcon深度学习的分类、目标及缺陷检测技术时，需要对深度学习的基本原理有所了解，包括神经网络结构、反向传播算法、卷积神经网络（CNN）等。同时，熟悉Halcon平台的图像处理和分析功能，能够帮助...
vidi人工智能深度学习缺陷检测软件视频手套缺陷检测
11-10
ViDi 红色：分割段和缺陷探检测 ViDi 红色工具用于探检测异常和美观缺陷。无论是装饰表面上的划痕挂擦、不完整或不正确的组件，还是织品上的纺织问题，红色工具只需学习物体的正常外观，包括明显但可容受许的差异，即可识别所有这些，甚至更多问题。ViDi 红色工具也用于分割具体区域，例如缺陷或其他需要关注的区域。无论是医疗用布上的特定异物，还是织品上的切割区，红色工具只需学习目标区域的各种外观即可识别所有这些区域。技术交流13642395590
基于AI深度学习的缺陷检测系统
01-18 1万+
深度学习技术在工业装备检测系统的实现步骤 步骤1：准备阶段，样本采集。目标缺陷都分布在目标样本中，此时，需要对样本分类进行图片采集。一般在采集的同时通过图像定位，使样本保持在同样的位姿。东莞市精驰技术有限公司（东莞市精驰软件有限公司）针对这一环节专门开发了采集纠正姿态的软件。 步骤2：准备阶段，样本训练。将采集的样本导入到工具软件进行标注划分和训练。东莞市精驰技术有限公司（东莞市精驰软件有限公司）针对这一环节专门开发了一体化的工具软件MindWorks.AI。 步骤3：准备阶段，导入训练模型结果到运行...
【人工智能】基于深度学习的电路板缺陷检测
机器学习,深度学习,计算机视觉爱好者,整理分享技术资料与项目案例。
03-02 1894
PCB缺陷检测系统，主要应用于电子制造业的质量控制领域。通过自制数据集和卷积神经网络（CNN）与YOLOv5的结合，实现对孔、老鼠咬痕、开路、短路和多余铜等缺陷的自动化检测与分类。项目的实施将为PCB生产线的智能化和自动化提供有效的技术支持，帮助提升产品质量和生产效率。
用于缺陷检测的深度学习浅谈
ying_xiao_luluna的博客
01-30 1515
工业领域缺陷检测的深度学习浅谈
深度学习-缺陷检测
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JIN JI 2013.12.24
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  数据库-- GRIMA database http://dmery.ing.puc.cl/index.php/material/gdxray/ steel surface defects -- Micro surface defect database faculty.neu.edu.cn/me/songkc/vision-based_SIS_Steel.html faculty....
使用halcon深度学习实现缺陷检测
Quintin
07-13 3650
使用halcon深度学习实现缺陷检测
Halcon深度学习在表面丝印缺陷检测中的应用
资源摘要信息:"Halcon深度学习，异常值缺陷检测" 知识点: 1. 深度学习在图像处理中的应用：深度学习是机器学习的一个分支，它通过使用深度神经网络模拟人脑对数据进行分析和学习。在图像处理领域，深度学习技术被...
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