077织物污渍瑕疵检测

原创已于 2023-08-20 19:14:52 修改 · 175 阅读

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#机器学习 #python #人工智能 #pyqt #计算机视觉

于 2023-06-06 20:55:00 首次发布

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该项目包括图像数据处理、模型训练、单张图片预测和pyqt界面的实现。01makeTxt.py用于生成数据集的标注文件，02train.py进行模型训练，03detector_photo.py用于预测单个图片，而04pyqt界面.py展示了一个交互式界面，便于用户加载图片进行识别。

视频演示和demo仓库地址找077期：

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果图如下:

代码所有文件:

运行01makeTxt.py会将data文件下的图片路径及标签保存在txt文本内，

运行02train.py会对图片进行读取并训练模型保存在runs文件下，

运行03detector_photo.py会对单张图片进行预测，

运行04pyqt界面.py可以展示一个pyqt的可视化交互界面，通过点击按钮加载感兴趣的图片进行识别。

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纺织品瑕疵检测：基于YOLOv5的智能布料检测系统

YOLO

09-25

315

纺织品生产过程中，瑕疵检测是保证产品质量的关键环节。传统的人工检测方法效率低下且容易出错，而基于深度学习的自动检测技术能够显著提高检测效率和准确性。本文将详细介绍基于YOLOv5算法的纺织品瑕疵检测系统，包括算法原理、数据集构建、模型训练、UI界面设计以及完整代码实现。通过本系统，可以实现对布料破洞、污渍、色差等多种瑕疵的快速准确检测。关键词：纺织品瑕疵检测；YOLOv5；深度学习；计算机视觉；质量检测。

077基于深度学习的织物污渍瑕疵检测

huihuang_8295的博客

06-26

628

卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等。运行02train.py会对图片进行读取并训练模型保存在runs文件下，运行03detector_photo.py会对单张图片进行预测，

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【瑕疵检测】基于计算机视觉实现织物瑕疵识别附Matlab代码

m0_57702748的博客

04-25

817

织物瑕疵识别是纺织行业中一项重要的质量控制任务。传统的人工检测方法效率低下，且容易受主观因素影响。近年来，计算机视觉技术在织物瑕疵识别领域取得了显著进展。本文将介绍基于计算机视觉的织物瑕疵识别方法，包括图像预处理、特征提取和分类算法等。并对该方法的优缺点进行分析，并展望未来发展趋势。1. 绪论纺织品是人们日常生活中不可或缺的一部分，其质量直接影响到消费者的使用体验。织物瑕疵是指织物在生产过程中出现的各种缺陷，例如破洞、污渍、色差等。这些瑕疵会降低织物的质量和美观，甚至影响到消费者的健康。

织物瑕疵数据集

热门推荐

weixin_40970579的博客

06-27

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本人目前是在读研究生，研究方向为机器视觉，现可承接有关机器视觉相关项目检测算法部分的编写，编程语言采用Python或halcon自带编程语言。参与理管机的识别算法的编写，目前正在做验布机的瑕疵检测算法部分。（有些做不了的东西望各位老板不要见怪，毕竟还是个学生党，能力和见识有限。文章最后有联系方式）下面开始进入正题织物瑕疵数据集大小共（6.5GB），后续会继续更新，其中包括三部分（有偿）。 ...

织物缺陷检测~方法分析

whaosoft143ai的博客

06-28

2853

只有在训练阶段包含了尽量多的织物疵点图像，尽可能的把每种疵点的类型都输入训练网络，这样对于网络模型来说，才能反复的熟悉疵点的“模样”，即获得疵点位置的特征信息，从而记住疵点的特征信息，以在以后的检测过程中可以更好更快更准的检测到疵点的位置并标识。首先搭建由光源、镜头、相机、图像处理卡及执行机构组成的织物图像采集系统，然后基于本系统，采集破洞、油污、起毛不均、漏针、撑痕、粗节等一定规模的织物疵点图像，并通过转置、高斯滤波、图像增强等操作扩充织物图像，构建了织物图像库，为后续深度学习提供了样本支撑。

【瑕疵检测】基于matlab GUI OTSU织物疵点检测【含Matlab源码 860期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

04-28

3352

OTSU织物疵点检测完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

探索工业智能：天池布匹瑕疵检测亚军方案开源解析

gitblog_00055的博客

06-07

517

探索工业智能：天池布匹瑕疵检测亚军方案开源解析去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍源自于广东工业智能大赛的布匹瑕疵检测项目，这是一个高效且精准的解决方案，荣获大赛第二名的成绩。这个开源项目基于先进的深度学习框架mmdetection，由[cizhenshi]和[@Okersira]共同打造，旨在解决实际生产环境中布匹质量检测的关键问题。项目技术分析项目...

YOLOV5 布料瑕疵检测

YEHUOLIANG的博客

04-11

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1.前言 1.YOLOV5程序：https://github.com/ultralytics/yolov5 2.数据集convertor程序https://github.com/datawhalechina/team-learning-cv/tree/master/DefectDetection 天池官方就是用的YOLOV5，但是里面yolov5版本老，这里只引用项目里的convertTrainLabel.py程序，下文叙述这个程序的修改。 3.数据集：数据集来源于天池2019广东工业智造创新大赛【

行业分类-设备装置-基于稀疏表示的图像分解算法的织物瑕疵检测方法.zip

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在纺织行业中，产品质量控制至关重要，其中织物瑕疵检测是确保产品质量的重要环节。本文将深入探讨一种基于稀疏表示的图像分解算法在织物瑕疵检测中的应用。这种方法利用了现代计算机视觉和信号处理技术，旨在提高...

行业分类-设备装置-一种基于图像分解的印花图案织物瑕疵检测方法.zip

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Floyd算法在织物瑕疵检测中的应用与matlab仿真分析

随着计算机视觉和图像处理技术的发展，自动化的织物瑕疵检测成为可能。利用图像采集设备获取织物图像，通过预处理、特征提取、模式识别等步骤，可以在很大程度上实现对瑕疵的自动检测和分类。 3. Matlab仿真 Matlab...

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基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架

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线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石

tsz520eee的博客

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723

本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。

氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻

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正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。

基于学习的人工智能（1）机器学习

致力于大数据+AI 的应用创新。

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在人工智能早期，主流方法是将人类的知识和思维方式“灌输”给机器，从而让机器具备思考能力。这种基于知识的方法在定理证明和专家系统等任务中取得了巨大成功，但也存在明显缺点：首先，人类总结知识既繁琐又耗时；其次，机器只能在预设的知识框架内运行，永远难以超越人类的知识范围。尤其是进入 21 世纪后，随着数据量的爆发式增长和计算机性能的不断提高，机器能够从数据中学到的知识越来越丰富，能力也越来越强大，直接引发了新一轮人工智能浪潮。他发现，通过不断调整参数，机器仅用了 8-10 个小时便学会了超过他本人的棋艺。