2023海康机器人机器视觉新品发布会

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本系统是一套基于C#/.NETFramework及海康威视VisionMaster5.0.0SDK开发的工业机器视觉检测软件。系统采用多线程与生产者-消费者流水线架构，融合了轮廓模板匹配、位置修正、直方图归一化、图像差分及Blob分析等核心算法，实现了多类别检测区域的精准跟随与多线程并行缺陷检测。系统具备全链路坐标变换能力，并且未来规划了基于样本学习的参数自动初始化等优化方向，是一套不错的面向工业自动化产线的印刷字符质量检测解决方案。

DL_cyh技术文档

第四届启智杯大赛决赛应用2D赛道，小鸡炖蘑菇队技术文档分享

我们在本次比赛中构建了一套相对简单直接的印刷缺陷检测方案。方案没有对模型结构进行修改，而是以原生YOLO26-OBB为基础，主要精力放在了数据构造和训练策略上：通过引入OCR模型辅助，对字符区域和背景区域采取差异化的Copy-Paste数据增强；在决赛阶段，利用初赛训练好的模型进行小epoch快速微调，以适应新版面的快速换型要求。

本技术文档介绍了名为Collaborative-AD的双轨协同不干胶标签缺陷质检方案。该方案旨在解决工业柔性柔性生产环境下高密度标签场景的质检难题。方案核心通过无监督流与有监督流协同工作：无监督逻辑与纹理检测：利用轻量化局部特征提取器结合师生架构捕捉毫秒级纹理异常；同时采用自编码器（学习全局逻辑约束，有效检测文字排列错误、漏印等逻辑缺陷。有监督精细分割：引入密密集连接的UNet++网络，确保瑕疵的精细精度与召回率。在测试集中综合F1-Score达到0.90。在现代GPU上具备极高的实时性与7x24小时连续作业的工业级稳定性。

本次大赛方案基于3DVM与visiontrain平台，利用平台丰富的3D与2D算子库以及深度学习分割功能，完成了点胶路径生成以及胶路缺陷检测。