摘要
机器视觉中的缺陷检测，有blob剖析、模板匹配、差分信号、亮度立体式、时域室内空间域融合等方式。它们各有特点，训练精确，测量线性，融合空间，只有自身强劲。让我们一起探索这些方式，发现缺陷，创造美好。
正文
halcon——缺陷检测常见方式 汇总（模板匹配（精准定位） 差分信号）
前言
机器视觉技术中缺陷检测分成一下几类：
- blob剖析 特点
- 模板匹配（精准定位） 差分信号
- 亮度立体式：halcon——缺陷检测常见方式 汇总（亮度立体式） – 只有自身强劲 – 博客园 (cnblogs.com)
- 特点训炼
- 精确测量线性拟合
- 时域 室内空间域融合：halcon——缺陷检测常见方式 汇总（时域室内空间域融合） – 只有自身强劲 – 博客园 (cnblogs.com)
- 深度神经网络
这篇关键汇总一下缺陷检测中的精准定位 差分信号的方式 。即用样子配对，部分形变配对去精准定位随后用差别实体模型去检验缺点。
模板匹配（精准定位） 差分信号
关注不迷路
扫码下方二维码，关注宇凡盒子公众号，免费获取最新技术内幕！
温馨提示：如果您访问和下载本站资源，表示您已同意只将下载文件用于研究、学习而非其他用途。
评论0