MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】缺陷检测（补充篇）（附matlab实现代码）_缺陷检测matlab代码

目录

前言

缺陷检测常用方法

 模板匹配（定位）+差分

案例1-印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）

 案例 2-检测工件孔洞毛刺缺陷 - 局部变形匹配（inspect_gasket_local_deformable.hdev）

测量拟合

案例1-测量液体线高度

案例2-检测矩形通孔的缺陷

算法原理

什么是缺陷检测

表面缺陷检测的意义

表面缺陷检测的现状

表面缺陷检测存在的技术难点

缺陷检测方法

场景分析

缺陷归纳总结

可行性

缺陷检测-数据

1 数据难分

2 多样性不够

3 样本不平衡

4 数据脏

数据生成

缺陷检测-算法 

 任务拆分

定制语义分割模型

样本建模

工具链

部署

技术壁垒

缺陷检测-图像处理

缺陷检测-特征训练

一，创建模型，添加训练样本（完好无损的图像）​

二，初步设置参数后，开始训练

  三，对缺陷图像初测试，显示测试结果

 四，根据测试结果进行微调参数

  五，将全部图像进行缺陷检测并显示

缺陷检测-缺陷提取

​编辑opencv实现 

缺陷检测-判别模型 

1.BP神经网络

2.支持向量机

3.K-means聚类算法

应用案例

条码定位与识别

问题描述

 一，相关算子分析

二，提高解码能力的其他措施

三，如何在图像提取条码区域

 代码实现

工业产品缺陷检测

（1）问题描述

 （2）解题思路

（3）实验结果及分析

（4）代码实现 

opencv+python实现缺陷检测

 应用场景

缺陷检测算法汇总

代码实现

MATLAB

水果和蔬菜缺陷检测

---

前言

工业产品的表面缺陷对产品的美感、舒适性和性能都有负面影响，因此生产企业对产品的表面缺陷进行及时的缺陷进行检测，机器视觉的检测方法可以克服人工检测采样率低、精度低、实时性差、效率低、劳动强度高等缺点，在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。

方法以机器视觉表面缺陷检测为研究对象，在广泛研究和发展成果的基础上，综述机器视觉在表面缺陷检测领域的应用。分析了典型机器视觉表面缺陷检测系统的工作原理和基本结构，阐述了表面缺陷视觉检测的研究现状、现有的视觉软硬件平台，总结了与机器视觉检测相关的理论和算法，如图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取和选择算法、图像识别算法等。总结了各主要方法的基本思想、特点和局限性，并对今后可能的发展方向进行了展望。

结果在机器视觉表面缺陷检测系统中，图像处理和分析算法是一个重要的组成部分，每种算法各有优缺点和自适应范围，如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性一直是研究人员努力的方向。结论机器视觉是人类视觉的仿真，机器视觉表面检测涉及多个学科和理论，如何在自动化和智能化的方向进一步发展检测，需要更深入的研究。

缺陷检测常用方法