工业检测系统开源：机器视觉检测产品缺陷，以实现制造过程中的质量控制

文章预览

工业级缺陷检测 源代码 http://www.gitpp.com/opencv/sagemaker-defect-detection 该解决方案通过端到端深度学习工作流程检测产品缺陷，以实现制造过程中的质量控制。该解决方案接收产品图像的输入并通过边界框识别缺陷区域。特别是，该解决方案采用两种不同的方法： 使用PyTorch-lightning中的 缺陷检测网络 (DDN) 算法实现，遵循PyTorch中 NEU 表面缺陷数据库的 端到端钢表面缺陷检测 （请参阅 参考资料 ）。 使用预先训练的 Sagemaker 对象检测模型并在目标数据集上进行微调。 该解决方案将展示在目标数据集上微调高质量预训练模型的巨大优势，无论是在视觉上还是在数值上。 内容 概述 输入数据是什么样的？ 如何准备数据以输入模型？ 输出是什么？ 预计费用是多少？ 使用什么算法和模型？ 数据流是什么样的？ 解决方案详情 背景 什么是视觉检查？ 存在哪些问 ………………………………