移动设备让每一位使用者能够便捷采集文档图像，不过，这也使原始文档图像的情况变得复杂多变：页面弯曲、阴影遮挡、摩尔纹、图片模糊、字迹不清晰等问题都是文本图像处理中常见的干扰状况，阻碍了文档的智能化处理，导致...在本篇中，我们将从图像弯曲矫正这一图像处理技术重点出发，讨论其发展过程与前沿技术。首先，让我们先来看看图像形变矫正技术对OCR、信息提取等智能处理下游任务的重要性。...如图中所示，形变矫正前后，同一个解析引擎对图像中的表格进行提取，得到的结果相差甚远，矫正技术对正确的信息获取具有关键影响。 为解决文档弯曲矫正问题，学术界已有多种方案。...但是，其校正效果受文字行检测准确度的限制，对文档版式、清晰度和规律性比较敏感，无法处理存在大量图表的文档，且误检的文字行有可能会对校正造成严重干扰。...合合信息参考配准中的流模型(fluid model)，用速度场来建模形变场，并通过积分层来实现最终的形变场。事实上，位移场也可以被视作是轨迹固定的流场（直线）。
3、孔：导通孔可使两层次以上的线路彼此导通，较大的导通孔则做为零件插件用，另外有非导通孔通常用来作为表面贴装定位，组装时固定螺丝用。 ...90度，杜绝90度以下的拐角，也尽量少用90度拐角； 4、双面板布线时，两面的导线宜相互垂直、斜交、或弯曲走线，避免相互平行，以减少寄生耦合； 5、音频输入线要等长，两条线靠近摆放，音频线外包地线...； 6、功放IC下面不能走线，功放IC下多打过孔与GND连接； 7、双面板中没有地线层，晶振电容地线应使用尽量款的短线连接至器件上离晶振最近的GND引脚，且尽量减少过孔； 8、电源线，...2.内检；主要是为了检测及维修板子线路； AOI：AOI光学扫描，可以将PCB板的图像与已经录入好的良品板的数据做对比，以便发现板子图像上面的缺口、凹陷等不良现象；VRS：经过AOI检测出的不良图像资料传至....FQC；最终检测，完成所有工序后进行抽样全检； 14.包装、出库，完成交付；PCB电路板制作流程注意事项 1.设置电路板外形得是用keep-out layer层画线； 2.线与线的间距
二、人工目检人工目检是投入最低也是最常见的质量检测方法，主要是直接通过肉眼观察来检验印制电路板及焊点外观、缺件、错件、极性反、偏移、立碑等方面质量问题。...三、数码显微镜数码显微镜在PCBA加工中的主要方法就是将显微镜看到的实物图像通过数模转换，然后将实物图像放大后显示在计算机的屏幕上，可以将图片保存，放大，打印.配测量软件可以测量各种数据。...图片五、AOI自动光学检测AOI也就是自动光学检测，是SMT贴片加工中常用的检测手段之一，主要是利用光学和数字成像技术，然后采用计算机和软件技术分析图像和数据库中合格的参数之间的区别来进行自动检测的一种技术...AOI能够有效的检测出缺件、错件、坏件、锡球、偏移、侧立、立碑、反贴、极反、桥连、虚焊、无焊锡、 少焊锡、多焊锡、组件浮起、IC引脚浮起、IC引脚弯曲等加工不良现象。...七、ICT测试ICT测试主要是通过对在线元器件的电性能及电气连接进行测试来检查PCBA加工中的生产制造缺陷及元器件不良的一种标准测试手段。
这类方法一般需要进行文字行或者表格线的检测，并假设曲面符合特定的几何约束，如曲面是柱面。...这类方法可以在普通的移动设备上实现，但是其校正效果受文字行检测准确度的限制，对文档版式比较敏感，无法处理存在大量图表的文档，且误检的文字行有可能会对校正造成严重干扰。...他们提出了基于图像块（patch）的学习方法，并通过在梯度域中的处理将patch结果拼接到校正后的文档中，以及用于去除阴影的光照校正网络。...另一方面，我们也希望这个变换是空间上平滑且连续的，这样能保证变换遵循物理模型，存在连续可逆的变换，使得我们的变换在数据合成等方面有更广泛的应用。...我们则参考配准中的流模型(fluid model)，用速度场来建模形变场，并通过积分层来实现最终的形变场。事实上，位移场也可以被视作是轨迹固定的流场（直线）。
随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，实现生产效益最大化，视觉检测也向玻璃行业的各类产品“发起”挑战。...人眼对微小的缺陷不敏感，有误检、漏检风险； 2.人眼无法连续、稳定完成高强度重复性检测工作，会产生疲劳，速度慢、效率低； 3.主观判断受心情、思维、光照等影响，具有很大的不稳定性和非标准性。...03 基于深度学习的玻璃表面质量检测关键技术 基于机器视觉技术的玻璃质量检测：图像获取单元，LED红光垂直入射待检测玻璃后，若玻璃中存在缺陷，CCD相机的靶面检测到不均匀的出射光，然后图像采集卡对输出的信号进行实时采集并将数字化处理后的图像传输至计算机中...图像的采集是机器视觉检测系统首先要完成的工作，而图像的采集需要足够的光照，所以光源要提供足够的光照条件，由工业摄像机完成图像的采集工作，并将图像通过高速串行线传输给计算机，计算机中的软件结合强大的视觉库完成对图像的处理工作...采用线阵相机将LCD屏架设在运动平台上，进行LCD屏质量检测，判断表面是否有异物\划伤、异色、凸包、凹痕、针孔、毛边、亮点等缺陷。
，但密集的像素级通信，需要大量的计算资源，导致算法的处理效率低；基于逐行分类的方案是将车道线看成一系列的行锚，如文献［17］在处理过程中对道路图像每行检测出一个像素属于车道线，相较于图像分割算法，减少了计算量...与逐行分类方案类似，这种方法利用了一定的先验知识，即车道线通常是直的，然而固定锚的形状导致描述线性形状的自由度很低，因此对于弯曲路况的预测结果较差。...01 基于MLP的车道线检测模型 给定一张待检测图片 ，其中 ， ， ，分别表示图像的通道数，高度和宽度；目标是检测出所有构成车道线的点集： 其中： 表示待检测图片中的车道线数目， 表示图像中每条车道线的最大采样数...1.1 逐行分类模型 文献［17］中的逐行分类模型UFASTResNet是以锚点的形式对每一帧图像的固定锚点进行分类，判断是否属于车道线，同时在模型的右侧引入了一列背景锚点来表示这一行是否存在车道线，这种框架式模型对图像的结构信息有较好的表达能力...其次考虑在一条车道线中构成车道线的点之间是连续的，计算所有相邻预测点的 范数和，抑制预测结果的分散，使检测的车道线更加平滑，其相似度损失函数定义为式（11）： 其中 为 范数。
，但密集的像素级通信，需要大量的计算资源，导致算法的处理效率低；基于逐行分类的方案是将车道线看成一系列的行锚，如文献［17］在处理过程中对道路图像每行检测出一个像素属于车道线，相较于图像分割算法，减少了计算量...与逐行分类方案类似，这种方法利用了一定的先验知识，即车道线通常是直的，然而固定锚的形状导致描述线性形状的自由度很低，因此对于弯曲路况的预测结果较差。...01 基于MLP的车道线检测模型W给定一张待检测图片 ，其中 ， ， ，分别表示图像的通道数，高度和宽度；目标是检测出所有构成车道线的点集：k其中： 表示待检测图片中的车道线数目，...1.1 逐行分类模型V文献［17］中的逐行分类模型UFASTResNet是以锚点的形式对每一帧图像的固定锚点进行分类，判断是否属于车道线，同时在模型的右侧引入了一列背景锚点来表示这一行是否存在车道线，这种框架式模型对图像的结构信息有较好的表达能力...L_1其次考虑在一条车道线中构成车道线的点之间是连续的，计算所有相邻预测点的 范数和，抑制预测结果的分散，使检测的车道线更加平滑，其相似度损失函数定义为式（11）：L_1其中 为 范数。
，就是检测出来的人脸占总人脸的比例； 精准率就是检测为人脸的框中实际有多少是真正的人脸； 精准率的对立就是误检率，也就是检测为人脸的框中实际有多少是非人脸；精准率+误检率=1； 对于一个固定的数据集...而模型2检测率低，精准率高，对应的误检率就低。这种情况就会不好比，所以就有了另外一种评价，固定一个指标，去比较另一个。 固定误检测召回率 比如，常用的有“100张误检下的召回率”。...，但是输出出来的框有很多错误，还没有遍历完数据集就已经达到100个误检了，那么它原本很高的召回率在“100张误检下召回率”这个评价标准中也体现不出来。...所以，固定误检测召回率的方式能够测出模型的综合性能。...通过遍历阈值，我们就能够得到多组检测率和误检数目的值，由此我们可以在平面直角坐标系中画出一条曲线来： 以x坐标表示误检数目，以y坐标表示检测率，这样画出来的曲线称之为ROC曲线。
考虑到时间对数据集的影响，我决定从每10张图像中抽取一张，从而创建了只具有1400张训练图像的原始数据集。 图8：由于最终的模型仍能在模糊的夜间图像中检测到车道线，看来这个方法提高了模型的鲁棒性。...图9：在弯曲道路图像上建立一系列滑动窗口，前后处理效果对比 从图里看出，这个效果很好，故障率降低了一半，从原来的约450张减少到约225张。我想通过检查标签的实际分布情况来分析无法使用的剩下图像。...我通过直方图来检查六个系数的实际分布，结果显示拟合曲线仍趋于直线。我还尝试增大弯曲道路图像的所占比例，但问题没有解决：对于极其弯曲的道路，检测出的车道仍然很笔直。...由于在弯曲道路的图像中倾向于对单车道线和天空区域进行激活，在笔直道路的图像中通常会激活图片底部的汽车本身，或者是汽车前方的区域，而不是标出车道的位置。我进一步增加了直道图像的数量，检测效果有时会变好。...这似乎也是一个不错的方法，但是车道线可能还会以错误的方式被绘制，为什么不采用神经网络来直接预测车道线本身？所以我调整一下，网络的输入仍是道路图像，但输出为经过绘制的车道线图像。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？...这类方法非常依赖于表格线和文本块的检测以及预先设计的规则，受制于传统图像算法检测表格线的准确率较低，早期的基于传统规则的表格结构重建方法效果较差，无法在各种场景中获得较高的准确度，且通用性和鲁棒性都不够好...这类方法可以准确地获得单元格的逻辑坐标和物理坐标，但对弯曲/扭曲表格和少线表的处理还有较大提升空间。...因为斜体字符一般是连续出现，所以对于斜体是采用多个字符图像进行分析。其主流方法还是上述提到的CNN网络和分类器结合。...此外，在做OCR之前先对图像进行前置矫正（弯曲、倾斜、透视变换）也是一个比较好的处理方法。
尺寸测量：主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确的计算出需要知道的几何尺寸。...由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂，所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。 从技术实现难度上来说，识别、定位、测量、检测的难度是递增的。...，视觉检测在国产手机产线中的应用有望推广开来。...例如，在药品包装后的检测环节中，可以利用机器视觉快速、准确地检测到对象是否完好无缺，通过设定图像传感器，获取包装后的对象图片信息，通过预先设定的面积参数对每个药粒或者药瓶进行检测对比，这样，破损的药粒或者缺瓶的包装都将被检测出来...2.4 食品行业 食品及包装也是机器视觉应用的重要下游领域，主要用于高速检测、外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、分拣与色选等，单条产线用量在不同产品中差异较大。
组处理方法在图像上的应用主要表现在：检测图像边缘并增强边缘、图像柔化和锐化、增加和减少图像随机噪声等。...弯曲拉平 有种方面也在于根据图像特征自动检测出图像倾斜方向和倾斜角度。 目前常用的倾斜角度方法有：基于投影的方法、基于Hough变换、基于线性拟合，还有进行傅里叶变换到频域来进行检测的方法。...这样得到一张相应影像有稍许错位“镶边”的图像，其大部分影像正负抵消，而其边缘部分出现一亮线（或暗线），达到从背景中突出影象边界线的显示效果，使图像达到增强。...在医学领域，图像分割是从原始图像中把感兴趣的区域提取并显示出来，是病变区域提取、特定组织测量及三维重建的基础，为临床诊断治疗提供可靠信息。...从技术角度上讲，摩尔条纹是两条线或两个物体之间以恒定的角度和频率发生干涉的视觉结果，当人眼无法分辨这两条线或两个物体时，只能看到干涉的花纹，这种光学现象就是摩尔条纹。
科学家在测试中用一根系留线控制蜜蜂机器人，使它起飞、盘旋和改变方向。将来它的潜在用途包括搜索与营救、监视、环境监测甚至引领真正的蜜蜂给农作物授粉等。...采摘蘑菇机器人在机上的一架红外线测距仪测定出田问蘑菇的高度之后，真空吸柄就会自动地伸向采摘部位，根据需要弯曲和扭转，将采摘的蘑菇及时投入到紧跟其后的运输机中。...它每分钟可采摘4O个蘑菇，速度是人工的两倍。 倾斜生长的蘑菇是采摘失败的主要原因。如何根据图像信息调整机器手姿态动作提高成功率和采用多个末端执行器提高生产率是亟待解决的主要问题。...其外形像四轮越野车，工作原理是利用光谱成像仪来区分出绿色作物和褐色的土壤，在行进中记录每株作物的位置，在生长季中一次次返回原地观察它们的生长状况。 8、分检果实机器人 ?...它采用光电图像辨别和提升分检机械组合装置，可以在潮湿和泥泞的环境里干活，它能把大个西红柿和小粒樱桃加以区别，然后分检装运，也能将不同大小的土豆分类，并且不会擦伤果实的外皮。
其外形像四轮越野车，工作原理是利用光谱成像仪来区分出绿色作物和褐色的土壤，在行进中记录每株作物的位置，在生长季中一次次返回原地观察它们的生长状况。 8、分检果实机器人 ?...它采用光电图像辨别和提升分检机械组合装置，可以在潮湿和泥泞的环境里干活，它能把大个西红柿和小粒樱桃加以区别，然后分检装运，也能将不同大小的土豆分类，并且不会擦伤果实的外皮。...这种机器人已被研发10年，是飞行昆虫的首个实用模型。 ? 科学家在测试中用一根系留线控制蜜蜂机器人，使它起飞、盘旋和改变方向。...采摘蘑菇机器人在机上的一架红外线测距仪测定出田问蘑菇的高度之后，真空吸柄就会自动地伸向采摘部位，根据需要弯曲和扭转，将采摘的蘑菇及时投入到紧跟其后的运输机中。...它每分钟可采摘4O个蘑菇，速度是人工的两倍。 倾斜生长的蘑菇是采摘失败的主要原因。如何根据图像信息调整机器手姿态动作提高成功率和采用多个末端执行器提高生产率是亟待解决的主要问题。
随着人们消费水平的提高，对于电子产品的需求增多，工厂的出货压力也随之增加。而品控环节基本都是依赖人工检测，在高强度工作之下，质检员可能因为视觉疲劳、精神不集中等出现更多错检、漏检情况。...如何在保证检测效率的情况下，提高产品良率？富士通决定用 AI 技术来解决。...在全球都制造业都在推动智能制造的趋势下，这家成立 86 年的企业，也正在利用人工智能等前沿技术，提升产线的生产效率。...机器视觉给产品「挑刺」，又快又准 长期以来，产品质量检测都是依赖人工肉眼检测，这样的方式，不仅效率低，而且很容易因人为因素，造成漏检、错检、标准不统一等问题。...对此，富士通已经开发出一种新的 AI 模型训练方法，让 AI 能够基于 5000 多种人工物体的图像库，生成各种形状、大小和颜色的材料，并在其中随机添加异常，然后用这些带有异常的图片训练模型。
安装时，先将避雷器固定在托架或横担上，下部接地端子直接接地，然后将上引线固定在接线端子上。HY氧化锌避雷器也叫做硅橡胶氧化锌避雷器，也叫有机金属氧化物避雷器。...见下图 （9）麻花弯母线扭转90度时其扭转部分的长度不应小于母排宽度的2.5倍，见下图 （10）母排不宜直角弯曲，弯曲半径不得小于下表规定R值，母排弯曲后不得有裂纹和严重的起皱现象，皱纹高度不得大于1mm...（12）母线的漆色及相序排列应按下表规定（柜的正视方向） （13）母线的搭接面不得沾漆，漆色应均匀，涂漆的界面应平直，不得有明显弯曲不直现象，同一件的同一侧面各相母线端的涂漆界限应无明显不整齐现象，界限距接触端面不得超过...4、二次回路原理图分析及安装 4.1、二次原理图 4.2、二次电路工作原理的过程 手动工作时，转换开关KK从kk21-22开始每转过一个位置多接通一个LED灯，表示1—8个电容器依次进入使用状态；自动接通时...经摇表发电机连续一定时间对电容器充电并读取数据后应将迅速将测试线离开被测试物切断电路，以避免被充过电的电容器的剩存电荷通过摇表内电路放电漏掉和打坏指示表针，烧毁摇表内二极管等内部元件。
Karl Guttag从在这一领域里拥有丰富从业经验的人士处了解到，ML1的SLAM不如HoloLens。 数据线的存在也对用户造成阻碍与风险。...其中一个重大风险是，当用户摘下ML1将其放在桌面上，并忘记口袋中的计算组件，然后在用户走开时口袋中的计算组件就会把连接着的头显拽离桌面并导致其掉落地面。...衍射波导的介绍 在此之前，包括HoloLens和Magic Leap在内，KarlGuttag已多次谈论过衍射波导。一系列间隔开近光波长的线（即衍射光波）会像通过棱镜一样弯曲。...而出射光栅的作用，就是将光线从约45度弯曲到90度，这样，光线就能离开波导的玻璃并朝用户的眼镜发射了。 ?...KarlGuttag调整了曝光以补偿ML1阻挡了的大约2.7倍光线（相比于HoloLens）。通过图片，可以很明显的看出衍射波导是如何将来自顶灯的光线，分解为图片中间的彩虹色。
相较于人眼，机器视觉能够更好的检测出生产流程中的错误，能够将产品的质量问题更好的检测出来，提高工业生产的效率和生产的自动化程度，并且将工业生产的精确度提高，使得工作的进程加快，节省时间。 ?...；而人工检测在面对不同的检测内容时，只能通过多工位合作协调完成，而不同员工检测标准不一，极容易出现误检的情况； 3、成本：机器视觉前期投入会比较多，但属于一次性投入，长期产出，由于机器视觉的发展越来越迅速...由于机器比人工的检测效率高很多，因此就长期来看，机器视觉的成本会更低； 4、环境：机器视觉是通过即图像摄取装置将目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，在测量工件过程中，无需与工件进行接触，因此能够适应恶劣危险生产环境...人工检测效率是在一个固定区间，无法大幅提升，而在流水线重复且机械化的检测过程中，检测人员很容易出现疲劳而导致检测效率降低；而机器视觉能够更快的检测产品，特别是在生产线检测高速运动的物体时，机器能够提高检测效率...你看到的图像可能隐藏了重大机密
老电影修复，用上生成式 AI 大模型 我们知道的「Stable Diffusion」，是一个文本到图像的生成模型。那么它如何用于视频修复？效果如何？...一方面，团队通过控制模型的边界条件，通过对生成过程中随机种子的优化，增加了模型在迭代过程中输出内容的稳定性，并且保证输出内容的主观效果。...2、视频场景优化：像 Stable Diffusion 这样的视觉大模型是基于图片或者单帧的视频图像进行训练和应用的，对于连续的视频序列经常会出现效果和稳定性的问题。...、帧间运动情况、模型预测的插帧置信度三方面去分析，对于图像内容差异度过大、帧间运动复杂度过大、模型预测出插坏的区域过多这三种情况避免使用插帧模型的输出，而使用相邻帧作为插出的帧。...团队给出的解决方案包括： 对于较小的雪花噪声，使用传统时域运动补偿去噪算法，利用相邻帧信息，对固定规律的纹理和随机的噪点进行区分，在保证去除大部分噪点的同时，减少对纹理细节的损伤。
4.如何收集负样本 可以通过下面两种方式收集负样本： 采用本任务场景的不包含目标物体的背景图像，例如你的目标是识别某园区内的行人，那么所有本园区内不包含行人的图片都视作负样本。...（通常对原图像进行裁剪，使得裁剪下来的图像只包含误识别的物体，而不包含目标） 5.负样本的标签文件 用于目标检测任务的标签通常是xml文件，在xml文件中没有目标位置相关的节点，只有文件名，文件路径、图片宽度...尝试方法一：直接对误检的图像生成一个空的xml文件。（文件中没有任何对象） 训练结果：由于xml文件中没有任何正样本对象，所以网络无法学习到背景信息，使用训练后的模型测试误检的图像，依然会产生误检。...（例如：该图像中人物类别出现误检，但对该图像进行训练时只标注了一个汽车类别，而没有增加人物的正样本类别） 训练结果：这种情况下，对网络进行训练时，会产生loss，并且训练后的模型，不会再把误检图像中的背景误检为人物...我们尝试的第一个简单基线是RoI-Pooling后的特征的随机空间丢弃。为了公平的比较，我们屏蔽了与ASDN网络中相同数量神经元的激活值。如表2所示，随机丢失的表现为57.3％mAP，略好于基线。
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