瑕疵檢測演算法

『壹』 基於opencv的紙張表面質量檢測演算法中

opencv裡面是沒有那種演算法的，它只是提供一些常用的計算函數。具體的演算法，由於你的需求比較特殊，相信應該沒有現成的瑕疵檢測演算法，好在你的需求難度應該不大，通過常用的圖像識別演算法，比如紋理演算法（Gabor演算法）、SURF演算法就可以找到白紙上瑕疵，這些瑕疵都是相當於一張白紙的特徵點嘛！基本思想就是借用圖像識別、匹配過程的思想——找圖像上的特徵點。白紙一般是提取不出特徵點的，要是提取出來了，那就說明白紙上有東西（洞、褶皺或者異物）。

『貳』 無紡布表面缺陷要怎麼檢測

基於視覺技術的外無紡布表面缺陷系統，檢測精度高、速度快，無紡布表面缺陷檢測系統使用人工智慧技術，結合工業相機可在材料生產過程中全面檢測材料表面質量，正確提供疵點各項參數，可檢測斷經、斷緯、破洞、油污、經緯污、雙緯、稀弄、粗節紗、空織、松緊經、圈緯、小散絲、松緯、經起毛、開口不清等瑕疵進行檢測，具體可參考國辰機器人。

『叄』 opencv檢測缺陷用哪些演算法

根據不同的需求來進行不同的處理
1 空洞 這個肯定是像素顏色和周邊的不同 建議用閾值分割 然後輪廓檢測
2 褶皺 這個褶皺肯定會有梯度的變化 建議檢測邊緣 再計算褶皺的梯度信息
3 劃痕 這個和上一個問題相似 但是也有不同 應該是梯度的方向和強度不同（一個是凹一個是凸）
4 斑點 如果只是點點星星的 opencv里也有很多角點檢測演算法 比如 surf fast ORB等

『肆』 玻璃的各種瑕疵都用什麼演算法檢測

你好，以國辰機器人為例，玻璃瑕疵檢測系統使用人工智慧技術演算法，結合工業相機可在材料生產過程中全面檢測材料表面質量，正確提供疵點各項參數，可檢測斷經、斷緯、破洞、油污、經緯污、雙緯、稀弄、粗節紗、空織、松緊經、圈緯、小散絲、松緯、經起毛、開口不清等瑕疵，統計和分析各類疵點，提供生產統計質檢報告，為生產提質增效。

『伍』 紡織品質量檢測的缺陷檢測

紡織品在生產過程中以及在進入市場之前必須經過各種各樣的檢驗和測試，其中疵點檢測是最為主要的部分。織物疵點的檢測主要還是由人工視覺離線檢測來完成，該方法存在檢測速度低、驗布結果受驗布人員主觀影響較大，誤檢率和漏檢率高等缺點。
基於以上原因，織物疵點的自動檢測是近年來國內外學者共同關注和研究的熱門課題之一。利用計算機圖像處理技術，可以提高紡織品測試的准確性、快速性和全面性，為企業在線控制和提高紡織品質量提供保障。織物疵點的圖像識別是指按照某一種演算法對織物表面圖像進行處理並識別出疵點種類、程度等的方法。
國外對織物疵點自動識別的研究已有20多年，發展較為成熟，比較有影響的系統有：瑞士Uster公司的Fabriscan系統、德國Obdix光電子技術公司的在線織物檢驗系統和以色列EVS公司的I－TEX系統。這些自動驗布系統的組成和特點如下：
(1)Uster公司的Fabriscan自動驗布系統，採用神經網路技術，檢測時首先是初始的學習階段，用時約1min，對織物的第1m記錄其正常外觀特徵參數，然後進入檢測階段，尋找與正常外觀不同的局部異常，並對其分析、標記和記錄。另外，檢測結果可輸入集成的質量管理系統，以便對疵點分類，進一步對織物質量進行評價。
(2)德國Obdix光電子技術公司開發的在線織物檢驗系統是把光學和力學結合在了一起，在用神經網路方法處理的軟體支持下，用感測器對正在織造的織物表面進行檢測。這個裝置能分類如下疵點：污物、破洞、斷經、斷緯、跳紗、結子、接結疵和色疵。
(3)以色列EVS公司的坯布自動檢測系統其核心裝置I-TEX是一套觀察檢測系統，該系統基於獨立圖象理解演算法，而其演算法則模仿人類的視覺機制，可自動控制探測、保存、定位，並進一步對布面上的疵點進行評估分析。能檢測出小至0.5mm的可見疵點，檢測門幅達330cm。

『陸』 求瑕疵布匹的標准圖片庫 含有各種瑕疵種類 用於學術 咋都找不到啊

在紡織品生產中,質量控制與檢測是一項重要的工序,織物疵點控制與檢測是其中最為主要的部分。目前多數紡織企業都是採用人工視覺離線來進行織物疵點檢測,但因受到勞動強度和環境條件等因素限制,無法確保高准確性,而且人工檢測受工人的主觀因素影響較大,對人的視覺也容易造成傷害。 本文介紹了布匹瑕疵檢測系統的組成和工業生產中常見瑕疵的類別和特點,重點研究了三種坯布瑕疵檢測演算法。 Gabor變換是一種重要的時頻分析方法,具有良好的紋理分析能力。一組具有不同尺度和方向特徵的自相似Gabor濾波器族能夠較好地模擬人體視覺特性。本文採用一種基於多通道Gabor濾波的瑕疵檢測演算法,定量分析了各通道濾波圖像對瑕疵檢測的貢獻,改進了多通道信息融合演算法,並使用一種自動閾值迭代演算法,完成瑕疵的檢測。實驗證明,該演算法能夠從多通道濾波圖像中選擇出與人的主觀視覺相吻合的通道,進行信息的融合。 局部二進制模式(Local Binary Pattern)及其各種改進形式是一類紋理描述運算元,近年來受到廣泛關注。以此為背景,本文採用統一模式類改進的LBP運算元,描述正常布匹紋理和瑕疵區域紋理的不同特點,提出了一種基於塊的布匹瑕疵檢測演算法,並分析了這種方法的優缺點:即演算法原理簡單,但是適用范圍受到一定的限制。 在分析LBP運算元優缺點的基礎上,本文提出了一種聯合LBP空間紋理結構和紋理對比度的瑕疵檢測演算法。首先對標准無瑕疵圖像進行特徵提取,然後使用自組織特徵映射圖(SOM)完成對標准數據的無監督聚類,並估計SOM中各單元特徵向量的分布特性。對於未知類別屬性的特徵向量根據一定的准則函數,尋找最佳匹配單元,以它與最佳匹配單元的誤差距離為依據,判斷是否屬於瑕疵區域。實驗證明該演算法能夠檢測出破洞、跳花、木棍皺、雙緯、霉斑、稀弄等瑕疵類型。

『柒』 玻璃瑕疵檢測中的圖像特徵提取問題！

高難度。對於公司這就是技術了。此貼會火的

『捌』 缺陷檢測演算法

基本兩個步驟：
1、缺陷檢出，演算法較多，本人認為是不變矩陣法和主成分分析法；
2、缺陷識別和分類,多數使用BP神經網路進行訓練，提高識別率。