(附代码)缺陷检测开源工具

共 1210字,需浏览 3分钟

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2021-07-07 00:37

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编者荐语
文章介绍了三个常用的缺陷检测工具:DEye (Keep an Eye on Defects Inspection)、Saliency-detection-toolbox、Tiny-Defect-Detection-for-PCB。都已经开源并附上了地址,希望对大家有一定帮助。


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。


END



双一流大学研究生团队创建,专注于目标检测与深度学习,希望可以将分享变成一种习惯!

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