（秒杀DeepLabV3和Unet的缺陷检测网络）基于分割的深度学习表面缺陷检测方法(cvpr2019)的一个Tensorflow完成
2015/5/23 20:03:14
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课题引见：本课题为基于MATLAB的平面参数测量系统，是以一个带缺陷的光伏面板作为素材，检测出缺陷所在，定位后计算出每个缺陷的面积大小。
本设计带有一个人机界面GUI.二、算法流程：读入测试图片——rgb转换——分割——开闭运算——空洞填充——过滤微小连通域面积——计算缺陷面积和个数。
本设计带有一个人机界面GUI.二、算法流程：读入测试图片——rgb转换——分割——开闭运算——空洞填充——过滤微小连通域面积——计算缺陷面积和个数。
2017/9/1 7:54:16
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该课题为基于形状学的缺陷检测，素材采用的是光伏板缺陷。
通过灰度，二值化，边缘检测，形状学，开闭运算，去除小面积干扰等方法，判断出缺陷所在，定位，并且框出，且计算出各个块面积。
配有一个人机交互界面，把缺陷个数，面积等分别显示到GUI界面上。
通过灰度，二值化，边缘检测，形状学，开闭运算，去除小面积干扰等方法，判断出缺陷所在，定位，并且框出，且计算出各个块面积。
配有一个人机交互界面，把缺陷个数，面积等分别显示到GUI界面上。
2017/3/27 9:12:02
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瑕疵检测代码-matlab缺陷检测Matlab代码用于基于ExtremeEdge的缺陷检测，如以下文章所示：ZouhirWakaf，HamidA.Jalab（2016）。
基于缺陷区域直方图极度边缘的缺陷检测。
沙特国王大学学报-计算机与信息科学。
DOI：10.1016/j.jksuci.2016.11.001
基于缺陷区域直方图极度边缘的缺陷检测。
沙特国王大学学报-计算机与信息科学。
DOI：10.1016/j.jksuci.2016.11.001
2016/3/9 1:53:03
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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