Provide normal insulator images captured by UAVs and synthetic defective insulator images.
(最先进的缺陷检测网络) A Tensorflow implementation of "Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection"
dataset of the upcoming paper "Saliency of magnetic tile surface defects"
通过数值求解载流子连续性方程,可用于模拟肖克利-里德霍尔统计后的单能级缺陷和Sah-肖克利-斯塔斯蒂斯变换后的两能级缺陷。 它可以求解热平衡条件、稳态照明条件、励磁急开或急关的暂态条件。 它是一维模拟,因此不考虑载流子的非均匀分布。
本项目探讨扫描电子显微镜(SEM)影像中缺陷区域的侦测。这些图像是用来监测纳米纤维的生产的。图片包含在以下文件中(Carrera2016)。扫描电镜图像有异常。此外,我们还获得了图像的基本真实性,也计算在(Carrera2016)中。 到目前为止,在(Carrera2016)中,他们将该问题作为异常检测问题来处理,而没有在学习(即培训)阶段利用任何缺陷区域的示例。因此,本计画的目标是将缺陷侦测问题作为两类分类问题来处理,其中测试影像被分割成小块(小平方区域),每个小块被分类为正常/异常。总共有46幅图像,其中40幅包含异常,6幅是完全正常的图像。
A simple, binary classification using Xception model which was pretrained and of which the weights file can be fetched from Keras. 一种简单的二进制分类方法,使用预训练的异常模型,其中权重文件可以从Keras中获取.
This is a repository about PCB defect detection.
a general image classifer framework written by Keras