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摘要：3D缺陷视觉检测是一种利用计算机视觉技术和3D成像技术来检测产品表面缺陷的方法。本文将介绍3D缺陷视觉检测的原理、流程和应用领域，并探讨其中的挑战和发展方向。 一、引言 在制造业中，产品表面缺陷的检测对于保证产品质量十分重要。传统的2D视觉检测方法往
单独使用一种光源效果图 同轴光会出现亮度不够的情况；回形面光因为光源中间的圆孔会使图像有阴影，造成图像效果不均衡，所以不采用单独光源打光 使用同轴+回形面光源效果图 回形光源照亮产品要寻找的边缘，同轴光源起到补光的作用（把回形光源中间的圆孔造成
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、
基于黄金模板比对的检测是一种常见的视觉应用。当进行缺陷检查而其他缺陷检测方法是不可行的时候，使用金模板比较。另外当物体的表面或物体的形状非常复杂时，此技术特别有用。 虽然说黄金模板比较的技术的思路很简单，但是真正落地实施确
作为传输电流或信号连接两个有源器件的器件，连接器被广泛应用于各个行业，从手机、平板、电脑，到冰箱、空调、洗衣机，再到汽车、国防、航空，处处是它的所在。每个电子产品少了连接器将无法运作，因此，对其尺寸及外观的质量都有着严格的要求，检测工作不容有
参考文献：基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展-赵朗月 此文章仅为作者阅读学习记录，如有错误欢迎指正交流，如果对你有帮助还望点赞支持，谢谢！ 给出了缺陷的定义、分类及缺陷检测的一般步骤，阐述传统方法、机器学习、深度学习，并比较和分析了优缺点。
基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述 (aas.net.cn) 计算机视觉检测技术(Automated optical inspection, AOI)[2]是一种以计算机视觉为基础, 通过自动光学系统获取检测目标图像, 运用算法进行分析决策, 判断目标是否符合检测规范的非接触式检测方法. 表面缺陷检测系统的基本原理
内容:提出一种基于 视觉显著性注意机制 的超像素自适应检测方法； 设计视觉显著性注意机制滤波器用于粗略定位出缺陷空间范围，结合超像素分块图像分割方法消除光照不均匀引起的噪声干扰，有效地完成缺陷区域的边界分割和实时特征提取，实现轮毂缺陷空
用传统算法，根据实际工程项目，手把手教你做一个最典型的产品缺陷检测项目案例，虽然这个案例与实际生产还存在一定的差距，但是这个检测流程已经很接近实际生产了。 我们先看一下测试结果： 这个检测的主要需求就是，根据视频流中流水线上的产品，通过每一帧图
