表面缺陷检测是工业视觉的热点应用之一,自动的表面缺陷检测技术越来越受到重视,其中以深度学习相关技术应用为代表,它通过大量图像对检测系统进行训练学习得到一个自动的视觉检测系统。这个方面基于深度学习的检测方法基本上可以分为两个大类。 - 基于目标检测网络实现的缺陷检测系统- 基于图像分割网络实现的缺陷检测系统 网...
机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑,而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素,都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。 随着制造工艺越来越复杂,对于检测的准确性和稳定性要求越来越高,然而,由于知识点比较繁杂,无论是...
import paddle from paddleseg.models import UNet, UNetPlusPlus,DeepLabV3P,ResNet50_vd,Xception65_deeplab import paddleseg.transforms as T from paddleseg.datasets import Dataset from paddleseg.models.losses import BCELoss from paddleseg.core import train # 构建训练集 train_transforms = [ # T.RandomHo...
上次写了一篇文章介绍CVPR 2019最新提交的工业缺陷检测新思路基于图像语义分割网络实现缺陷检测,当时我们的一位读者看到非常感兴趣,关键是还很厉害,直接实现了论文中提到缺陷检测网络,基于tensorflow+slim框架复现了基于KolektorSDD数据集的检测效果,先看一下测试运行效果: 框架、数据集、代码运行 开发框架与语言版本 python ...
python run.py --trian_segment 1. 单独训练决策网络 python run.py --train_decison 1. 分割与决策网络一起训练 python run.py --train_total 1. 最后看一下测试运行脚本与结果 测试结果如下: 源码下载 源码下载地址,别忘记star这个项目! https://github.com/Wslsdx/Deep-Learning-Approach-for-Surface-De...