工业视觉缺陷检测的工作流程常用异常检测算法面临的挑战及发展图像分割的数据标注数据标注准确的重要性：1.训练模型的基础2.提高模型性能3.降低误判和误诊分险4.减少资源浪费自动标注SAM的使用模型切换模型部署 # -*- coding: UTF-8 -*- import aidlite_gpu import cv2 import os import time import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt def mask_to_image(mask: np.ndarray):     if ma...

印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1.Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输入映射到同一特征空间，然后计算它们的距离或相似度一一使用共享的卷积层和全连接层，输出特征向量表示，然后计算相似度。2.Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似度来训练网络的方法。它包含三个共享权重的CNN网络，分别处理anchor、 positive和negat...

工业视觉缺陷检测是一种利用计算机视觉技术，对工业制品进行自动化检测，以识别和分类可能存在的缺陷的方法。它是现代工业生产中的重要环节，可以大大提高生产效率，降低产品缺陷率，提高产品质量。成像质量是根本，好的算法可以锦上添花影响因素：该项目为医疗注射器缺陷检测，要求检观出汗射器是否有质量缺路(缺件或者多件)，检测对象分别为，胶暴、推杆承部 针尾品、针嘴、媒口、小较暴，产品如下图所示摆放，针对歪嘴情况单独来增加一个类作为检测项。通过对样本进行分析，注射器摆放的位置略有差异，采用目标检测来检测各个部件是否存在比较合适，最后综合判断每个注射器的最终结果，如果检测某个注射器出现歪嘴或者缺件的直接输出对应的...

基于Aidlux平台的人工智能开发部署全流程第一步：连接Aidlux后，使用jupyter notebook --allow-root进行Aidlux平台联系的jupyter notebook安装配置环境：1.安装 ONNX、ONNX Runtime1.!pip install onnx onnxruntime2.安装其他第三方工具包!pip install protobuf==3.20.13.下载中文字体文件!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/datas...

第一步：通过Github查找作者TommyZihao，在其aidlux_tutorial工程下找到“用手机摄像头玩转OpenCV”这个项目，并以压缩包的形式下载下来。第二步：从手机端登录Aidlux，根据Cloud_ip,获取IP地址，在电脑端进行输入，远程登录Aidlux桌面。默认密码：aidlux 第三步：远程传输代码文件至手机端Aidlux。将第一步中下载的压缩包项目上传至Aidlux的home目录下。第四步：在电脑端Aidlux中找到AidCode，输入jupyter notebook --allow-root，获取jupyter的浏览地址。第五步：打开jupyter notebook...

第一步：安装APP手机应用市场下载AidLux手机和电脑连接同一个Wifi第二步：配置APP赋予AidLux各种系统权限，包括：媒体和文件、相机、麦克风、后台弹窗手机-设置-关于手机-点击操作系统版本号多次，打开开发者模式重启AidLux，按照提示完成配置第三步：获取手机IP地址在手机上点击Cloud_ip蓝色云朵图标，获取IP地址。第四步：电脑浏览器远程登录Aidlux桌面在电脑浏览器中输入手机IP地址，远程登录Aidlux桌面默认密码：aidlux第五步：玩转Aidlux中的例子中心运行Aidlux中examples的自带Demo：人脸、人体、手关键点检测、头发语义分割、人像语义分割、人脸...