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本文转自|AI算法与图像处理

一、DEye

下载链接：

https://github.com/sundyCoder/DEye

介绍：Defect Eye是一个基于tensorflow1.4的开源软件库，主要用于表面缺陷检查。该应用领域涵盖了制造环境中的各种应用，包括加工工具鉴定，晶圆鉴定，玻璃表面鉴定，掩模版鉴定，研发以及工具，过程和生产线监控。图案化和非图案化的晶圆缺陷检查和鉴定工具可在晶圆的前表面，后表面和边缘上发现颗粒和图案缺陷，从而使工程师能够检测和监控关键的良率偏移。此外，它还可用于医学影像检查，包括肺PET / CT，乳腺MRI，CT结肠造影，数字化胸部X射线图像。

二、A toolbox for surface defects saliency detection（表面缺陷显着性检测）

下载链接：

https://github.com/abin24/Saliency-detection-toolbox

该工具箱中包含14个检测模型，分别是：

1、视觉注意机制的ITTI和BMS；

2、基于全局颜色稀疏度的FT，LC和HC;

3、基于局部颜色稀疏度的AC和MSS；

4、基于频域分析的SR，Rudinac和PHOT;

5、基于区域或超像素对比度的RC，SF和GMR；

6、基于快速的最小障碍距离转换MBP。

该模型运行速度快，易于移植，仅在Opencv上使用。

三、基于PCB的缺陷检测

代码链接：

https://github.com/Ixiaohuihuihui/Tiny-Defect-Detection-for-PCB

代码介绍：主要针对PCB的六类缺陷（缺失孔，鼠标咬伤，开路，短路，杂散，伪铜）的检测，分类和配准任务。

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