1.视觉检测的应用案例
在布匹的生产过程中,像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”)。对布匹质量的检测是重复性劳动,容易出错且效率低。
流水线进行自动化的改造,使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上,所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认(以下简称“布匹检测”)。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中,用人工检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
特征提取辨识
一般布匹检测(自动识别)先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些:
1. 图像的内容不是单一的图像,每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
2. 杂质的形状难以事先确定。
3. 由于布匹快速运动对光线产生反射,图像中可能会存在大量的噪声。
4. 在流水线上,对布匹进行检测,有实时性的要求。
由于上述原因,图像识别处理时应采取相应的算法,提取杂质的特征,进行模式识别,实现智能分析。
Color检测
一般而言,从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)篮(B)三个成分组成,来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似,在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因,我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
Blob检测
根据上面得到的处理图像,根据需求,在纯色背景下检测杂质色斑,并且要计算出色斑的面积,以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标,检测目标,并且计算出其面积的功能。
Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析,该连通域称为Blob。经二值化(Binary Thresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标,并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小,还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析,而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比,大大提高处理速度。
结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置,并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果,存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询,管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲,为下一步的工作作出安排;可以获知内布匹的质量情况等等。
2.一般机器视觉瑕疵检测,尤其是LCD瑕疵检测应该注意什么
LCD瑕疵主要有显示坏点(黑点、白点、彩点)、线类不良(横竖线)、显示不均(黑白团)等,可以使用Defpix 液晶检测软件进行检测。若电脑未联网,可以自行做几张图片进行测试。操作方法:
1、点击“开始”-“运行”-输入“mspaint”或者组合件win+"R"-“mspaint”,打开画图软件;
2、根据显示器的分辨率,制作同样分辨率大小的纯色图片,红、绿、蓝、黑、白、灰(128,128,128);
3、图片制作好后,保存,用图片预览看图,测试显示器是否存在点、线、显示不均的问题。
以上,纯个人打字写出的。望采纳!谢谢!
3.毕业论文查重paperpass22%,维普20.47%,还有一个免费的格子达
第一步:初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神),可以采用万方、papertest去检测,然后逐句修改。
这个系统是逐句检测的,也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格,从程序的角度分析这种算法比较简单。
因而网上卖的都很便宜,我测的是3万字,感觉还是物美价廉的。(注意:1 这个库不包含你上一届研究生师兄的大论文,修改一定注意. 2 个人建议如果学校是用万方检测,就不要去检测维普之类的 先把论文电子版复制一份,保存一份。
看检测结果,其中一份复制的备份论文,把检测出重复的部分能删了先删了,把不能删的,15字以内改一改,最好是加减字符,不要改顺序,改顺序没太大用,参考文献删掉一部分,不能删的话,先改下,英文文献可以15个字符换一个词。把修改过的上交,重新过系统检查。
保存的原论文稍做改动上交纸质版。那个系统很麻烦的,很多没看过没应用过的文献都能给你加上,可见中国人抄袭的功夫,都是互相抄,但是为了保证论文的完整性和表述的准确性,不要随意改动,上交的纸质版,一定要斟酌,一般检查完就不会再过检测系统了,所以纸质版的不用担心。
第二步:经过修改后,重复率大幅下降了。这时你可以用知网查了,知网查重系统是逐段检测的,比较智能。
检测后再做局部修改就基本上大功告成了,我最后在网上用知网查是4%,简单修改后,在学校查是1.5%。注意:记住,最忌讳的是为了查重,把论文语句改得语句不通、毫无逻辑,这样是逃不过老师的,哈哈,大家加油! 关于知网相关抽查规定: 有规定的,可以进行第一次修改,修改之后通过就可以答辩,如果第二次不通过就算结业,在之后4个月内还要交论文或者设计的。
这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话,直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。
1.被认定为抄袭的本科毕业设计(论文),包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%(含50%)之间的,需经本人修改。修改后经过再次检测合格后,方可参加学院答辩。
再次检测后仍不合格的,按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计(论文),检测合格后再参加答辩。
2.被认定为抄袭的本科毕业设计(论文),且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的,直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计(论文),检测合格后再参加答辩。
知网系统计算标准详细说明: 1.看了一下这个系统的介绍,有个疑问,这套系统对于文字复制鉴别还是不错的,但对于其他方面的内容呢,比如数据,图表,能检出来吗?检不出来的话不还是没什么用吗? 学术不端的各种行为中,文字复制是最为普遍和严重的,目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平,对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测,目前正在研发当中,且取得了比较大的进展,欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2.按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线? 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度,并不是指该文献的抄袭严重程度。
只能这么说,百分比越大,重合字数越多,存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。
3.如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台? 这也是我们在认真考虑的事情,目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。
同时,在技术上,我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为,包括一系列严格的身份认证,日志记录等。 4.最小检测单位是句子,那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么? 我们对句子也有相应的处理,有一个句子相似性的算法。
并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法,段落有段落级的相似算法,计算一篇文献,一段话是否与其他文献文字相似,是在此基础上综合得出的。
5.如果是从相关书籍上摘下来的原话,但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去,也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话,但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍,这个算不算学术抄袭? 检测系统不下结论,是不是抄袭最后还有人工审查这一关,所以,如果是您描述的这种情况,专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据,让人能够快速掌握检测文献的信息。
6.知网检测系统的权威性? 学术不端文献检测系统并不下结论,即检测系统并不对检测文献定性,只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来,列出客观事实,而这篇检测文献是否属于学术不端,需专家做最后的审查确认。
4.毕业论文检测都查重哪些部分呢
大学生毕业的时候,最忙的事情莫过于写毕业论文,我们撰写论文的时候,指导老师给我们提出了建议,写完论文以后,我们对自己的论文进行检测,那么毕业论文检测都查重哪些部分呢?paperfree给大家讲解一下。
简而言之,论文查重系统是对我们论文重复率的检测,论文重复率指的是写作过程中我们用的论据跟别的论文中存在重复,重复文字占总篇幅的百分比就是论文重复率。
毕业论文查重主要查全文的文字,摘要、正文等,参考文献有的学校要求查重,有的学校不要求查重,但是一般论文查重系统都是会查全文,如果学校不要求查重论文的参考文献,我们可以把参考文献进行删除,然后进行上传查重。
我们在进行论文查重的时候,如果重复率较高我们就要小心了,不同学历,不同学校对论文重复率要求都不一样,普通本科论文论文重复率一般为20%。硕士研究生论文重复率一般是5%-10%。如果论文查重重复率通不过学校的要求,我们的论文就是不合格的,学校就会延迟我们的答辩时间,从而影响我们毕业。
很多同学都担心论文重复率过高而影响我们毕业,其实,只要我们自己原创写作论文,不管论文查重系统查重哪些部分,不管他怎么查,我们的卢文娜都可以通过检测。
转载请注明出处众文网 » 毕业论文布匹瑕疵视觉检测(视觉检测的应用案例)