19.76MBZIP

从图像中检测和定位制造缺陷

使用 ResNet50 深度学习模型预测钢板上的缺陷，并使用 Res-UNET 模型直观地定位缺陷。

该项目旨在从图像中预测钢板的表面缺陷。这种计算机视觉技术利用预训练的 ResNet50 模型利用迁移学习。如果检测到默认值，另一个模型允许在图像上直观地显示检测到的默认值（图像分割）。第二个模型使用 Res-U-net 架构生成逐像素预测以定位图像上的缺陷。这些模型是使用 tensorflow Keras 开发的。

وصف المشروع

该项目包括两个步骤：

分类模型的训练和评估，以确定钢板是否具有表面默认值。该模型处理制造钢板的图片，并利用预先训练的 ResNet50 模型使用临时训练数据集针对目标问题进行微调。零件有 4 种缺陷类型，但第一步将零件分类为有缺陷/无缺陷。在接下来的图像分割期间执行缺陷类型的确定。

训练和测试图像分割以定位有缺陷的纸张上的缺陷。这一步使用 U-net 模型来预测图像的每个像素是否是表面默认值的一部分。输出是模型识别的缺陷的可视化。该模型是在临时数据集上训练的。此外，该模型还可以预测 4 个可能类别之间的缺陷类型。

تنزيل الموارد

سعر التنزيل لهذا المورد هو6.0العملات الذهبية من فضلك أولاًتسجيل الدخول

بيان الموارد (يعتبر الشراء موافقة على هذا البيان):
1 - أي عملية في منصة الموقع تعتبر قد قرأت ووافقت على الجزء السفلي من اتفاقية التسجيل في الموقع وإخلاء المسؤولية، وقد كانت موارد هذا الموقع منخفضة للغاية، ولا تقدم الدعم الفني
2 - قد يكون عنوان القرص الصافي المشترك لبعض مستخدمي الشبكة غير صالح، مثل حدوث عطل، يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى خدمة العملاء الرمز711cn#P5Tq.com (استبدل # بـ @) سيتم إرسال
3 - يوفر هذا الموقع جميع الموارد القابلة للتحميل (البرمجيات وغيرها) الموقع لضمان عدم وجود تغييرات سلبية؛ ولكن هذا الموقع لا يمكن أن يضمن دقة وأمن وسلامة الموارد، يقوم المستخدم بالتحميل حسب تقديره الخاص، ونحن نتواصل للتعلم لغرض ليس كل شفرة المصدر ليست 100% خالية من الأخطاء أو لا أخطاء؛ تحتاج إلى أن يكون لديك أساس معين لتكون قادرًا على قراءة وفهم الكود، لتتمكن من تعديل التصحيح! الشيفرة وحل الأخطاء. في الوقت نفسه، يجب على مستخدمي هذا الموقع أن يفهموا أن متجر كود المصدر لا يمتلك أي حقوق للبرامج المتوفرة للتحميل، فحقوق النشر تعود للمالك القانوني للمورد.
4 - جميع الموارد الموجودة على هذا الموقع لأغراض التعلم والبحث فقط، يرجى حذفها في غضون 24 ساعة من الموارد التي تم تنزيلها، ولا تستخدم لأغراض تجارية، وإلا فإن النزاعات القانونية الناشئة عن الموقع وناشر الموقع ذات المسؤولية الجانبية ولن يتحملها!
5 - نظرًا لطبيعة الموارد القابلة للاستنساخ، فإنه بمجرد شرائها تكون غير قابلة للاسترداد، فإن رصيد إعادة الشحن غير قابل للاسترداد أيضًا