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本文轉(zhuǎn)自|AI算法與圖像處理

一、DEye

下載鏈接：

https://github.com/sundyCoder/DEye

介紹：Defect Eye是一個(gè)基于tensorflow1.4的開源軟件庫，主要用于表面缺陷檢查。該應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋了制造環(huán)境中的各種應(yīng)用，包括加工工具鑒定，晶圓鑒定，玻璃表面鑒定，掩模版鑒定，研發(fā)以及工具，過程和生產(chǎn)線監(jiān)控。圖案化和非圖案化的晶圓缺陷檢查和鑒定工具可在晶圓的前表面，后表面和邊緣上發(fā)現(xiàn)顆粒和圖案缺陷，從而使工程師能夠檢測和監(jiān)控關(guān)鍵的良率偏移。此外，它還可用于醫(yī)學(xué)影像檢查，包括肺PET / CT，乳腺M(fèi)RI，CT結(jié)腸造影，數(shù)字化胸部X射線圖像。

二、A toolbox for surface defects saliency detection（表面缺陷顯著性檢測）

下載鏈接：

https://github.com/abin24/Saliency-detection-toolbox

該工具箱中包含14個(gè)檢測模型，分別是：

1、視覺注意機(jī)制的ITTI和BMS；

2、基于全局顏色稀疏度的FT，LC和HC;

3、基于局部顏色稀疏度的AC和MSS；

4、基于頻域分析的SR，Rudinac和PHOT;

5、基于區(qū)域或超像素對(duì)比度的RC，SF和GMR；

6、基于快速的最小障礙距離轉(zhuǎn)換MBP。

該模型運(yùn)行速度快，易于移植，僅在Opencv上使用。

三、基于PCB的缺陷檢測

代碼鏈接：

https://github.com/Ixiaohuihuihui/Tiny-Defect-Detection-for-PCB

代碼介紹：主要針對(duì)PCB的六類缺陷（缺失孔，鼠標(biāo)咬傷，開路，短路，雜散，偽銅）的檢測，分類和配準(zhǔn)任務(wù)。

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