Anomaly Detection(异常检测)包括Novelty Detection(奇异值检测)和Outlier Detection (异常值检测)。 奇异值检测:训练数据不包含异常值,只含有positive(正常)的数据,通过算法学习其pattern。之后用于检测未曾看到过新数据是否属于 ...
该方法属于无监督式的深度学习方法,优点: 无需标注 只训练正样本 可以在CPU下进行训练 具有较快的推断速度 适用场景:适合缺陷较为明显的项目 注意:设置的ImageWidth ImageHeight ,以及自己采的图,尽量是 的倍数 精确率和召回率说明 召回率 recall . ,意味着ok图中 . 被预测为ng精确率 precision . ,意味着被认为是ok的图中有 . 的ng图,即ng容 ...
2020-06-18 12:04 3 3514 推荐指数:
Anomaly Detection(异常检测)包括Novelty Detection(奇异值检测)和Outlier Detection (异常值检测)。 奇异值检测:训练数据不包含异常值,只含有positive(正常)的数据,通过算法学习其pattern。之后用于检测未曾看到过新数据是否属于 ...
Halcon在19.11版本中推出了深度学习异常值检测方法,该方法属于无监督式的深度学习方法,使用该算法可以在只有正样本的情况下训练模型。据官方介绍,该方法具有以下优点: 1 无需标注 2 只需少量正样本即可进行训练 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 ...
1、set_dl_model_param(DLModelHandle, 'gpu', GpuId)GpuId=0 选中第一块显卡做深度学习训练。GpuId=1 选中第二块显卡做深度学习训练。类推 查询可用多显卡信息 query_available_compute_devices ...
一、模型的特点及选用 A、 当前使用的halcon版本为19.12,可用于分类的模型有以下几种 ① pretrained_dl_classifier_alexnet.hdl ② pretrained_dl_classifier_compact.hdl ...
1 预处理 1.1 读取预训练网络 用read_dl_classifier方法读取一个预训练网络,其中Halcon提供的预训练网络有: "pretrained_dl_classifier_compact.hdl"和"pretrained_dl_classifier_enhanced.hdl ...
通过拟合来求缺陷,对应halcon例程:方法—》轮廓线处理—》fit_rectangle2_contour_xld.hdev。 效果图: ...
例程:detect_indent_fft.hdev 说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步: 首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器(将原图通过高斯滤波器滤波); 然后,将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换 ...
例程:surface_scratch.hdev 说明:这个程序利用局部阈值和形态学处理提取表面划痕 代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 ...