相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。 ?...虽然基于连通域和滑动窗口的方法在传统OCR任务能够获得不错的效果，但在更为复杂的场景图像文本检测任务中却完全落后于深度学习方法。...3、部分场景图片文本检测效果图 腾讯数平精准推荐团队自研的OCR技术目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。...OCR识别模块属于多分类问题，对识别效果影响大的因素包括：复杂背景、艺术字体、低分辨率、非均匀光照、图像退化、字符形变、多语言混合、文本行复杂版式、检测框字符残缺，等等。...（图2） 在2013年之前，传统算法在OCR领域占主导地位，其标准流程包含文本检测、单字符分割、单字符识别、后处理等步骤，如图3所示。 ?
有问题欢迎微信交流：lp9628 工业器件标定与识别（如下图所示）： ----> ----> 代码实现： 主要流程：直方图均衡化，去除噪声，二值化，查找轮廓，选出需要轮廓。
应用背景 随着机器视觉，工业自动化的快速发展，工业4.0的概念已经被提上日程。传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐的被机器所替代。...这当然也是人类科技进步和发展的必然趋势，工业的进步到头来还是服务于人类，给人类带来高质量的生活体验，而不是整天做着乏味无趣的工作。 ?...Anyway, 上面之所以说了这么多，还是想让大家清楚的知道现在工业界的一个真正的需求， 所以下面我们要讨论的话题就是如何来解救现在工厂中正在睁大眼睛，埋头检测玻璃或者其他物体表面缺陷的少女们～ 2....当然，深度学习的方法用来检测，也有自己的很多缺点。例如：数据量要求大，工业数据收集成本高。但是随着数据增强技术，无监督学习的不断进步，在某些应用场景上，这些缺点渐渐被隐藏了。...然后你看到的无人工厂更加会无人化～ 具体的检测工业应用，作者在github上有讲的很清楚， 有感兴趣的朋友可以直接链接过去了解。
深度学习工业缺陷检测 1）提供工业小缺陷检测性能提升方案，满足部署条件； 2）针对缺陷样品少等难点，引入无监督检测； 3）深度学习 C++、C#部署方案； 4）实战工业缺陷检测项目，学习如何选择合适的框架和模型...1.工业油污数据集介绍 三星油污缺陷类别：头发丝和小黑点，["TFS","XZW"] 数据集大小：660张，包括部分良品图像，提升背景检测能力。...，添加一个微小物体的检测头 多头检测器 | 亲测在工业小目标缺陷涨点明显，原始mAP@0.5 0.679提升至0.702 OLOv8n_4 summary (fused): 207 layers,...2.1 工业无监督缺陷检测，提升缺陷检测能力，解决缺陷样品少、不平衡等问题 2.2 工业无监督缺陷检测，提升缺陷检测能力，解决缺陷样品少、不平衡等问题（二） 2.3 工业缺陷检测全流程解决方案，提供检测...Onnxruntime Opencv DNN C++部署 4.深度学习工业项目分享 4.1 基于yolov5的缺陷检测算法（工件缺陷） 4.2 手机背板缺陷分割 4.3 小目标摄像头镜头缺陷检测
随着科技的发达，制造业也逐渐智能化，一个个智能产品出现在人们的视野中，工业视觉检测平台就是其中一个！...使用工业视觉检测平台可有效克服工业生产中人工检测的弊端，它的原理是通过高清工业相机对产品外观进行取像，并基于工业机理、AI模型分析来实现对工业产品外观是否存在缺陷的快速、精确判定，面向非标自动化厂商，提供基于类平面和颜色差异的通用化视觉检测算法应用...在对铝件外观缺陷检测上，工业视觉检测平台也能取得良好的效果。...通过基于工业机理和云计算的工业产品视觉检测平台，利用3D视觉相机，结合AI算法，利用训练并测试所得的模型，简单高效的实现铝件高反场景的像素分割，从而对铝件的外观质量进行标准化的技术判定。...任何智能产品的开发都是为了解决生活中的各种问题，工业视觉检测平台让检测不再困难！
相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。...数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年，自研的基于深度学习方法的文本检测与识别技术多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录，特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中，斩获了“COCO-TEXT...虽然基于连通域和滑动窗口的方法在传统OCR任务能够获得不错的效果，但在更为复杂的场景图像文本检测任务中却完全落后于深度学习方法。...3、部分场景图片文本检测效果图 腾讯数平精准推荐团队自研的OCR技术目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。...在OCR方面，我们已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作，持续打造业界一流的数据、算法和系统。
智能制造装备是具有感知、分析、决策、控制功能的制造装备，是信息化与工业化深度融合的重要体现，也是先进装备制造业的重点发展方向。智能制造装备主要包括数字机床、3D打印等等。...机器视觉检测技术是用机器视觉替人眼、人手来进行检测、测量、分析、判断和决策控制的智能测控技术，与其他检测技术相比，其优点主要包括：智能化程度高、信息收集全面、检测速率高、精度高等等。...人工检测是工业视觉对产品表面缺陷的传统检测方法，该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大，而基于机器视觉的工业视觉检测方法可以很大程度上克服上述弊端。...在半导体生产中，常用于SMT贴装（元件表面缺陷特征检测、字符印刷残缺检测、元件破损检测、芯片引脚封装完整性检测、端子引脚状态检测、编带机元件极性识别）、PCB（元件表面缺陷特征检测、字符印刷残缺检测）、...IC芯片（镀金表面缺陷）等；新能源方面可以用于同步电机发卡线圈表面缺陷检测；机械制造方面可以为发动机垫片和汽车外观缺陷进行检测，并可泛化汽车仪表盘缺陷检测、汽摩零部件缺陷检测、汽摩灯具塑料件缺陷检测等。
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。...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NG信号，方便剔除不合格产品...相机:工业高清黑白相机600w光源:红外平板光源，背面补光镜头:工业高清FA镜头35mm算法:yolov8部署:工控机显卡RTX206012G界面及通信:WPF或者C#或者OT (这里不做讨论)下图是yolov8...并且，提供了一种设计范式Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。实验过程中，与原始网络相比改进方法获得了最优秀的检测结果。...最后放上本次基于Aidlux平台实现工业视觉缺陷检测的效果视频的地址。https://www.bilibili.com/video/BV1GN4y197cD/
相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。 ?...数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年，自研的基于深度学习方法的文本检测与识别技术多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录，特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中，斩获了“COCO-TEXT...虽然基于连通域和滑动窗口的方法在传统OCR任务能够获得不错的效果，但在更为复杂的场景图像文本检测任务中却完全落后于深度学习方法。...3、部分场景图片文本检测效果图 腾讯数平精准推荐团队自研的OCR技术目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。...在OCR方面，我们已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作，持续打造业界一流的数据、算法和系统。
作为生产制造过程中必不可少的一步，表面缺陷检测广泛应用于各工业领域，包括3C、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业，催生了众多上下游企业。...随着光电元器件的快速发展，以及计算机技术中图像处理、人工智能等算法的深入研究，以机器视觉为代表的先进方法在工业质检中得到越来越广泛的应用。...可以看出，涡流、漏磁、激光超声等基于传统机理的检测方法适用场合有限，且仅能识别出少数几种类型的缺陷，对缺陷的定量描述也比较局限，无法综合评估被测物的品质状况，难以满足当前工业产品的表面缺陷检测需求。...基于机器视觉的表面缺陷检测方法 作为目前工业生产中最常用的自动检测技术之一，机器视觉技术是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有可靠性高、检测精度高、检测速度快、成本低和适用性广等突出优点。...自此，深度学习飞速发展，极大地改善了目标检测、语音识别等任务的性能，在工业质检、巡检、故障诊断等领域也取得了极大地成功。
AnomalyGPT介绍 异常GPT是第一种基于视觉大模型（LVLM）的工业异常检测方法，该方法可以在不需要手动指定阈值的情况下检测工业图像中的异常。...现有的工业异常检测方法只能提供异常分数，需要手动设置阈值，而现有的视觉大模型无法检测图像中的异常。异常GPT不仅可以指示异常的存在和位置，还可以提供有关图像的信息。...异常GPT方法也可以在提供很少正常样本的情况下检测以前看不见的工业品异常缺陷。真的实现了零代码零训练的工业缺陷检测 测试效果 源、多格式一维与二维条形码图像处理库。...，用异常GPT 工业视觉检测又变得容易落地了吗？...零样本提示词直接检测缺陷 零样本提示词直接检测缺陷 从此让工业异常检测跟玩ChatGPT一样简单，做个提示工程师人人可以！
[ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力，代替了人工目检和传统的机器视觉，成为了工业缺陷检测的新利器。然而，基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性。...本文先对比自然场景下的语义分割，概述了工业缺陷检测背景下语义分割技术的特点；接着，对于工业缺陷检测的常见难点，对常见的解决方案进行介绍。最后，作者提出了关于工业缺陷检测实际应用中一些问题的思考。...工业缺陷检测相比于自然场景，类别更少，而且工件表面一般背景干扰小，变化更少，而且可以通过硬件（如打光）等方式去改良光照等条件以获取更好的数据集。那么是否意味着工业缺陷检测中的语义分割更为简单呢？...一些思考 工业缺陷检测的指标需要具体情况具体分析。有些场景下的工业缺陷检测并不需要逐像素分类准确，需要知道缺陷种类和大致位置即可，更倾向于“目标分类”这样的任务。...很多工业缺陷检测的评价以计算机视觉领域常用的指标来判别模型的优劣，如mAP（Mean Average Precision，均像素精度）等等，把其看成“目标检测”或者“目标分割”问题，脱离了实际的工业应用
今天跟大家推荐一个Github项目，来自NAVER Clova AI Research的hwalsuklee同学汇总了近几年的基于深度学习进行文本检测、识别的论文、代码、数据集、教程资源，非常值得参考。...作者首先统计了深度学习OCR方向的文献： 可见这个方向基于深度学习的技术是大势所趋。...按研究方向，在这些论文中，尤以文本检测的数量最多，占比达48.9%，其次是文本识别21.7%，端到端文本识别占比14.1%。...端到端文本识别 即包含文本检测与识别的全流程的算法。 综合看，来自商汤科技的FOTS和来自华科的Mask TextSpotter都很优秀。...52CV曾经专门解读过这篇论文： 华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文：Mask TextSpotter 下图为端到端文本识别的精度-发表时间散点图，相比之下，近两年的提升并不是很明显。
【导读】OCR由文本定位和文本识别组件构成。本文介绍Github上的一个开源文本定位组件Text_Detector，它使用了RetinaNet的结构和textboxes++中的一些技术。...OCR由文本定位和文本识别组件构成，文本定位组件寻找文本所在的位置，文本识别组件识别每个字符。
视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。 尺寸测量主要是检测物体的长、宽、高，比较常见主要是物体的二维尺寸（宽和高）检测。...如何选择工业相机： 首先要弄明白的是自己的检测任务，是静态拍照还是动态拍照、拍照的频率是多少、是做缺陷检测还是尺寸测量或者是定位、产品的大小（拍摄视野）是多少、需要达到的精度多少、所用软件的性能...根据检测任务的不同、产品的大小、需要达到的分辨率以及所用软件的性能可以计算出所需工业相机的分辨率；现场环境最要考虑的是温度、湿度、干扰情况以及光照条件来选择不同的工业相机。...3、芯片大小和相机接口：例如2/3’’镜头支持最大的工业相机耙面为2/3’’，它是不能支持1英寸以上的工业相机。 4、注意与光源的配合，选配合适的镜头 。...三、现有可用的视觉检测软件/库 1、做工业视觉检测的公司有哪些？
本综述旨在对工业缺陷检测的任务定义、难点、挑战、主流方法、公共数据集及评价指标等进行全面归纳，以帮助研究人员快速了解该领域。具体而言，本文首先介绍工业缺陷检测的背景与特点。...工业缺陷检测不仅可以用于检测各种工业制品，如金属、纺织物、半导体等，而且具有优秀的检测精度与效率，还能提供简便、安全的操作环境。...由于工业缺陷可以视为工业产品的外观 “异常”，因此也有部分工业缺陷检测方法采用了异常检测的思路。然而异常检测的定义与工业缺陷检测也有所区别。...因而，一般的图像异常检测往往仅需区分正常与异常样本，而工业缺陷检测更关注于检测图像中的异常像素。在实际工业场景中，缺陷的定义更加主观，因而学者们试图寻求其与异常检测的关联。...2.2 研究概述工业缺陷检测长期以来都是工业视觉领域最重要的研究之一。近年来，随着深度学习在计算机视觉任务中的普及，基于深度学习的工业缺陷检测方法也得到了飞速发展，并逐渐占据主流。
皮特潘：AI 工业缺陷检测 —— 写在前面的话 https://zhuanlan.zhihu.com/p/375383384 主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开...单单从工业界来看，在“缺陷检测”这一个细分的场景（其实也不是啥细分场景，所有找异常的都可以叫缺陷检测）。...（二）场景分析 本文讨论的是工业场景，那就先和自然场景比一比吧！如下： ? 当然有一个非常重要的特性没有说： 自然场景一般是强语义信息，缺陷检测一般为弱语义信息。...貌似难度比自然场景少不少，再仔细分析一下，工业场景其实有以下几个特点： 业务场景过于分散 ，对标一下“人脸”，甚至“OCR”等领域，缺陷检测场景还是非常分散的，难以归纳。...以上是工业缺陷检测场景的固有属性。
众所周知，基于领先的声音事件定位和检测技术，可以研发“声学照相机”和“工业听诊器”等产品，并在电力、水利、轨道交通、汽车制造等行业领域发挥效用，保证工作人员的安全以及节省成本。...利用声音定位和检测技术，可以设计工业质检系统实现实时检测设备声音，避免设备故障导致生产中断，还可通过声音监测产品质量，避免不良品流向市场。...三、网络结构 模型选择CRNN [1]： 四、网络结构 利用单独的指标对声音事件检测与声音方位估计进行评价。...对于声音事件检测的评价标准错误率(Error Rate, ER)和F分数(F-score)，对于声音事件检测一般是基于1s的声音片段，当某一声音事件在该时间片段中超过一般时，则认为该时间片段中包含该事件...考虑到估计DOA与参考DOA数量不对等时，提出了召回率(Frame Recall，FR) 通过召回率检测整个网络声音事件与方位检测系统性能。
异常检测主要目标是将异常事件与正常事件区分开来，因此才有了“异常”一词。本文将介绍基于声音信号的工业机械异常检测，使用的数据集是MIMII声音数据集，该数据集很容易在网上获得。...异常检测的任务可以通过多种方式实现。其中最简单的一种方法是将问题作为监督学习任务，并对正常和异常声音训练分类器。这种方法的问题是异常情况很少，相应地异常类的数据量有限，这样会对分类性能有很大的影响。...异常检测 现在引入了自编码器后，可以利用该模型执行异常检测。首先使用机器在正常状态下运行的声音信号来训练构建的自编码器模型。然后将使用训练好的模型在错误阈值的帮助下执行异常检测。...所以我们可以将重构的rmse值与阈值进行比较，进行异常检测。阈值设置为正常声音的平均rmse，因为异常声音的rmse将高于此值。
作者：limzero，西安交通大学，Datawhale原创作者 比赛介绍 工业缺陷检测是当前深度学习落地的热门项目，其中瓷砖生产过程中的“质量检测环节”需要检测出瓷砖表面的瑕疵，目前比较依赖于人工，效果和效率都层次不齐...最近天池上线的广东工业赛事针对瓷砖表面瑕疵进行智能检测，要求选手们相应的算法，尽可能快与准确的给出瓷砖疵点具体的位置和类别，主要考察疵点的定位和分类能力。 ?...总结 虽然检测比赛都是mmdet的天下，但是我相信在复赛有时间限制的情况下，加上这个赛题的特殊性，yolov5还是有比较强的竞争力的，特别是比赛后期。
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