机器视觉-OpenCV4工业缺陷检测的六种方法(转载)

最新推荐文章于 2025-09-24 10:01:22 发布
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这篇文章详细介绍了贾志刚老师在优快云博客中分享的Python编程技巧，特别关注了面向对象编程和数据结构，通过实例演示了如何在实际项目中应用这些概念。
zhugejianzhan
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C# 机器视觉应用：工业相机图像采集与 OpenCV 缺陷检测算法的工程实践
威哥说编程
09-01 884
摘要（150字） 本文介绍了基于 C# 和 OpenCV 的工业相机图像采集与缺陷检测系统实现方法。通过 Pylon SDK 控制工业相机进行实时图像采集，结合 OpenCV 进行图像预处理（去噪、增强）、边缘检测（Canny算法）和轮廓分析，实现高精度缺陷检测与定位。系统支持实时显示检测结果并标记缺陷区域，满足工业自动化质量控制需求。文章详细阐述了相机配置、图像处理算法及工程集成方案，为智能制造中的机器视觉应用提供实践参考。
半导体AI质检：如何处理高噪声的工业图像？
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AI架构师小马
09-24 286
凌晨三点的半导体工厂里，晶圆检测线的红灯突然亮起——第123片晶圆被判定为“不合格”。工程师调取图像却发现：原本应清晰的划痕被密密麻麻的“雪花”淹没，氧化残留像蒙了层雾。高噪声工业图像已成为半导体AI质检的“头号拦路虎”——噪声会掩盖缺陷、干扰模型判断，直接导致误检率飙升（甚至高达20%）、良率下降。本文将从问题本质→技术原理→实战落地为什么半导体图像的噪声“特别难搞”？（噪声类型与来源）传统降噪方法的“死穴”在哪里？（均值滤波≠磨皮，过度降噪会“擦掉”缺陷）AI如何做到“精准降噪+缺陷保留”？
opencv缺陷检测
花生日记
05-22 3773
因此，我们可以使用颜色进行缺陷检测。在机器视觉系统中，缺陷检测是指在图像采集过程中，自动地将采集到的图像通过一定算法处理后，自动地对目标物体进行提取、分割、识别和跟踪。目前，国内外对基于区域生长算法的应用研究比较多，如：张军红等人将数学形态学与区域生长相结合，利用形态学腐蚀运算对目标进行增强处理，然后对增强后的图像进行区域生长，最后得到分割结果。缺陷识别是一种自动识别缺陷的方法，其基本思想是，当目标物体存在缺陷时，它会发出一定的信号，当这种信号与其周围的背景信号达到一定比例时，就会发现目标物体存在缺陷。
工业缺陷检测项目实战(一)——基于opencv的工件缺陷检测C++和python实现
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weixin_39735688的博客
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OpenCV缺陷检测
hechaoqi09的博客
12-06 2万+
新手上路，欢迎高手指点。 原图： OpenCV缺陷检测代码： // An highlighted block #include "head.h" int main() { Mat img = imread("image/1204.bmp"); //assert(im.data); if (!img.data) { cout << "cuowu!" << endl...
工业机器视觉（二）：软硬件选型和相关知识
qq_39635178的博客
06-13 1657
最后编辑时间为2024-06-13，阅读本文前请注意最后编辑时间，文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信，指出错误或是进行交流等。根据工业机器视觉系统开发过程（参考工业机器视觉（一）该文章），对于任务进行需求分析后，要进行硬件选型。由于是计算机专业的，对于硬件方面并不专业。因此，本文主要参考他人文章，重点关注图像采集部分，为后续的软件部分打下基础，并列出一些关键的内容。
【GitHub项目推荐--计算机视觉】【转载】
j8267643的博客
01-28 1735
通过 EasyCV 你可以快速体验最新的图像自监督学习和 Transformer 技术，并且 EasyCV 还包含一些常见的计算机视觉的任务，比如图像分类、目标检测等等。EasyCV 是阿里巴巴开源的基于 PyTorch 的 Computer Vision 工具箱，主要专注于自监督学习和 Transformer。开源地址：https://github.com/alibaba/EasyCV。
WACV 2021 论文大盘点-GAN篇
OpenCV中文网
01-25 1326
本篇总结关于 GAN 的论文，包括人脸编辑、单图像中合成、大规模视频合成、自动缺陷检测、对非均质光照图像处理等。共计 11 篇。如有遗漏，欢迎补充。下载包含这些论文的 WACV 2021...
Python中使用OpenCV（图像过滤，追踪人脸，检测前景/背景区域和深度，I/O功能等）
周大侠的博客
05-28 9850
OpenCV之Python学习笔记直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型。本来想留下发布一些文章的，可是整理一下就有点无奈了，都是写零散不成系统的小片段。现在看 到一本国外的新书《OpenCV Computer Vision with Python》，于是就看一遍，顺便把自己掌握的东西整合一下，写成学习笔记了。更需要的朋友参考。阅读须知：        本文不是纯粹的译文，只是比较贴近...
基于Opencv的机器视觉缺陷检测、印刷检测
07-08
用巴氏距离和surf特征点匹配弄的，是exe可执行文件，打开直接可用，无需配置任何软件和环境。需要源码请参看文章
基于OpenCV 的回转体零件表面缺陷检测研究
11-16
Python编程opencv图像检测缺陷，带有图片例程，内容清晰.
OpenCv案例（六）：基于OpenCvSharp工业零件缺陷检测
qq_37835727的博客
07-14 7121
OpenCv 图像处理 工业零件缺陷检测 涂胶 NG OK件
opencv 六 缺陷检测实战2（PCB缺陷检测——小面积缺陷）
m0_74259636的博客
01-11 8926
使用opencv对PCB进行缺陷检测，具体缺陷类型有开路（断路）、短路、缺口、毛刺。上图为灰度图，黑色部分为电路板路线，其存在缺口、断路、毛刺、短路等缺陷。这些缺陷有的属于白色缺陷，有的属于黑色缺陷，但都属于小面积缺陷。故，可以使用opencv中的形态学算法，如：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等方法提取这些小面积缺陷。 解决问题的核心思想如下： 用开运算检测毛刺和短路（开运算会消除小面积的白色区域），用闭运算检测缺口和断路（闭运算会消除小面积的黑色区域），开运算与闭运算所的消除结果之和为全部缺陷。
opencv 五 缺陷检测实战1（检测以连通域面积特征为缺陷）
m0_74259636的博客
01-09 6260
上图为灰度图，由网格状排列黑点和大面积的黑点区域（即缺陷）组成，具体**缺陷类型为粘连**，其**形态学特征为 连通域面积较大**。 查找图中缺陷（大面积的黑点）**算法的核心思想为：遍历所有的轮廓，根据面积判断缺陷**，当连通域面积大于一定的值（面积比普通的黑点大），即判断为缺陷，并在原图上标出缺陷轮廓
基于Opencv的缺陷检测任务
qq_52053775的博客
02-22 2667
任务需求：使用opencv检测出手套上的缺陷并且进行计数环境配置:pip install opencv-python。
opencv表面缺陷检测_检测纹理表面凸起、凹痕、划痕缺陷的检测
weixin_36269334的博客
01-04 7639
此示例是一个综合的示例，检测的是皮革纹理表面上出现的凸起、凹痕、划痕上的缺陷。使用的依然是光度立体法，只是不同的缺陷，需要使用的是不同参数所生成的图像。示例代码如下：* 使用光度立体的方法检测皮革样品* Initializationdev_update_off ()dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', W...
CV-项目-利用OpenCV检测芯片瑕疵
09-10 1031
使用 OpenCV 检测芯片瑕疵涉及到图像预处理、特征提取和缺陷检测等步骤。
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