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第二届“启智杯”机器视觉设计大赛获奖名单揭晓，12w奖金花落谁家？共赏智慧硕果，一探创新之旅！

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2024-04-08 16:39:23
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许芝菡

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2024-05-07 11:21:58
功能使用

光伏电池片生产过程中，要用到大量的视觉检测。涉及上料缺陷检测以及下料测量检测。上料时需要对电池片的裂、破片、脏污等缺陷进行检测。下料时通过四个相机对光伏片进行拍摄后进行不同位置刻线的宽度、间距等尺寸测量。本文基于VM算法平台和AI训练训练平台，设计出光伏光伏电池片质检方案。方案分为两部分：（1）上料缺陷检测；（2）下料四相机定位及测量。在使用数据集测试中上料缺陷检测方案完成测试集总耗时36.377秒，CPU利用率为5%~6%；下料四相机定位及测量方案完成测试集总耗时5.788秒，CPU利用率为CPU利用率为1%~5%。以下为具体设计思路。

闫昌宇

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2024-05-09 18:26:42
VM算法平台深度学习

第二届启智杯应用类-光伏电池片质检视觉方案设计

应用类：深度不学习队。光伏电池片生产过程中，要用到大量的视觉检测。涉及上料缺陷检测以及下料测量检测。上料时需要对电池片的裂、破片、脏污等缺陷进行检测。下料时通过四个相机对光伏片进行拍摄后进行不同位置刻线的宽度、间距等尺寸测量。

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2024-05-10 20:02:31
VM算法平台

第二届启智杯—光伏电池片质检视觉方案设计-我恨月亮队

光伏电池片生产过程中，要用到大量的视觉检测。涉及上料缺陷检测以及下料测量检测。上料时需要对电池片的裂痕、破片、脏污等缺陷进行检测。下料时通过四个相机对光伏片拍摄后进行不同位置刻线的宽度、间距等尺寸测量。囿于附件大小限制，无法上传项目文件，万分抱歉

楪红尘

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2024-05-08 18:41:46
VM算法平台

第二届启智杯-光伏电池片质检视觉方案设计

光伏电池片生产过程中，要用到大量的视觉检测。涉及上料缺陷检测以及下料测量检测。上料时需要对电池片的裂痕、破片、脏污等缺陷进行检测。下料时通过四个相机对光伏片拍摄后进行不同位置刻线的宽度、间距等尺寸测量。

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2024-05-06 11:26:37
VM算法平台深度学习

第二届启智杯—光伏电池片质检视觉方案设计

以光伏电池片质检为例，设计上料缺陷检测与下料四相机定位及测量为一体的视觉检测方案。上料缺陷检测阶段，利用AI训练平台，开发出的缺陷检测模型，在测试集中准确率达到90%，单张图片检测时间可达90ms；下料四相机定位及测量阶段，设计了四相机同步检测系统，在测试集中准确率达到99%，单张图片检测时间可达45ms。具体设计思路分享如下：

Yyoyo

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2024-04-15 16:57:44
VM算法平台深度学习

第二届启智杯——锂电外壳表面缺陷检测的3D视觉方案

依托于第二届启智杯的举办，团队依靠VM3D软件，参与应用组中锂电外壳表面缺陷检测系统的方案设计，感谢组员的帮助，让团队能够基本完成该方案的设计。

BKA

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2024-05-11 15:35:00
VM 3D版本

第二届启智杯--能实现标准件检测的双目视觉系统设计

队名：A506队。以下是我们团队比赛过程思路、结果、以及代码的展示。

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2024-05-14 14:56:05
二次开发

第二届启智杯--能实现标准件检测的双目视觉系统设计

队名：Vision-Vanguards队。以下是我们团队比赛过程思路、结果、以及代码的展示。

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2024-05-11 09:37:03
VM算法平台 VM 3D版本

第2届“启智杯”设计大赛——一种锂电外壳外观检测3D视觉方案

本方案主要设计了一个关于检测锂电池外壳表面缺陷和焊缝缺陷的VM软件流程，主要涉及表面缺陷的定位以及测量；同样的思路套用在焊缝缺陷的检测上，但由于时间的关系，焊缝缺陷检测部分的还有待完善。

浮光掠影

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2024-05-10 09:24:34
VM 3D版本

第二届启智杯-锂电外壳外观检测3D视觉方案设计

以锂电外壳缺陷检测为例，给出了焊缝检测、表面检测的设计思路，具体说明了各步骤的目的；用图像对比的方式表现处理效果，可供初学者了解各模块的作用和效果。

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2024-04-15 09:21:34
知识普及其它

第二届启智杯-锂电外壳外观检测3D视觉方案设计

题目要求为锂电池生产过程中，在电芯入壳后、包蓝膜前需要进行外观检测，包含焊缝的炸点、爆点、凹坑、漏焊等焊缝检测和划痕、凹坑等六面缺陷检测。本文主要包括对于电池表面划痕凹坑以及焊缝的检测方案设计以及最终的实现效果。检测方案包括设计思路、运行参数、运行步骤、具体方案。实现效果以截屏的方式进行成果展示供初学者参考。

mrchen938

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2024-05-06 13:50:24
方案选型

第二届启智杯—锂电外壳外观检测3D视觉方案设计

锂电外壳缺陷检测，给出了焊缝检测、表面检测的设计思路，具体说明了各步骤的目的；用图像对比的方式表现处理效果。

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VM算法平台

第二届启智杯-无监督异常检测算法

“启智杯”算法赛道命题-无监督异常检测算法。在该命题中，要求让学习到的模型能够区分正常样本和异常样本，在训练时只能获取正常样本，测试时能分辨出缺陷样本，并提供缺陷的区域信息，输出缺陷分割图（一张二值图）。本文提出一种无监督异常检测算法，希望能与大家讨论交流，以改善此算法。语言：python。框架：pytorch。

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2024-04-16 09:26:42
方案选型

第二届“启智杯”设计大赛-能实现标准件检测的双目系统设计

基于python开发的双目畸变拼接并检测标准件的系统

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2024-04-28 10:33:25
功能使用

第二届启智杯-创意赛道-众智队-能实现标准件检测的双目视觉系统设计

面向具有一定尺寸标准件的检测和尺寸测量时，单视角成像无法获取标准件完整图像的问题，提出双目视觉的技术方案，在同步触发采集两个相机的图像后，采用拼接算法获取双视角拼接后的标准件完整图像，进而在图像中实现标准件检测。利用相机标定技术，获得了标准件的尺寸测量结果。项目开发了标准件检测与测量软件平台，可实时显示双目图像，以及拼接和检测、测量结果等，具有良好的人机交互性。本项目面向工业流水线上大尺寸标准件的自动检测、尺寸测量、自动分拣等场景而开发，通过机器视觉技术的进一步完善，可满足快速、高效、高精度的应用需求。

ZXzx

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2024-04-29 09:33:24
VM算法平台

第二届启智杯--能实现标准件检测的双目视觉系统设计

参赛队“我不会代码队”，双目拼接并检测标准件的系统。

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二次开发深度学习

第二届“启智杯”设计大赛-能实现标准件检测的双目系统设计

参赛队我不是帕鲁对不队，基于python开发的双目畸变拼接并检测标准件的系统

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2024-05-06 11:27:02
其它

第二届启智杯--能实现标准件检测的双目视觉系统设计

参赛团队：视觉，启动！

hsl

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2024-05-07 09:22:56
方案选型

第二届“启智杯”可视化流程编辑器-基于坐标变换实现整体框架

第二届“启智杯”开发类命题-一个可视化流程编辑器。最近学了点机器人运动学，其中基于矩阵实现坐标变换的思路恰好可以用在这个流程编辑器的各个视图变换。语言：C++。应用程序框架：MFC。位图绘制和图形绘制：GDI。

kangWei

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2024-02-22 10:36:09
二次开发

第二届启智杯-一个可视化流程编辑器

所属团队：武-理塘丁Fans队

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二次开发

第二届启智杯-一种可视化流程编辑器

开发一个图形化的可交互的视觉流程编辑器，实现通过鼠标拖拽，连线完成一个视觉流程的搭建，使用户可以不用编写代码就能完成一个视觉流程的开发。使用Qt5.13.1设计编辑器的Ui界面，图像处理算子使用海康的VisionMaster4.2.0,编程语言：C++,开发环境为VisualStudio2015。

世纪森林

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2024-04-22 09:31:13
VM算法平台

第二届启智杯——节点数据订阅设计

在可视化流程编辑器中，节点之间的数据订阅是必不可少的功能之一。本文章以第二届“启智杯”VM应用开发赛道参赛作品为例讲解一下设计思路。编程语言：C#，应用框架：Winform，.NET8.0。比赛团队：计量组态软件1队。

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二次开发

第二届启智杯-无监督异常检测算法

团队名称:723队本文分享了基于Pytorch框架的无监督异常检测算法在PCB板缺陷检测中的应用。文章将分为数据分析与处理、模型选择与训练以及模型部署与推理三个部分进行介绍，并在结尾提供相关的耗时和性能数据。通过本文，读者将了解一种无监督异常检测算法在PCB板缺陷检测领域的实施思路。

ZJH

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2024-05-06 16:40:01
深度学习

《第二届启智杯-试一试队-算法赛道-无监督异常检测算法》

具体涉及采用一个双分支编码器-解码器结构，根据正常图像和异常图像结构上的差异，采用一个记忆模块存储结构信息，根据相似度检索结构特征和图像特征融合共同送入解码器重建图像。

wujing

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故障排查

第二届启智杯-小样本计数算法

介绍了一种基于YOLOv8的实例分割算法，用于解决小样本商品计数问题。该算法首先通过训练图片和标注得到模型权重，然后利用权重进行预测，可以输出实例分割结果图和预测结果文件。该模型能够准确地对目标进行检测和计数，有效解决小样本计数问题。

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2024-05-06 13:50:27
深度学习

第二届启智杯-小样本计数-新疆核桃小队

依托于启智杯的举办，团队采用yolov5-seg模型，参与算法组中小样本计数的程序设计，感谢组中其他同学的帮助，让团队能够基本完成该系统的开发。参赛团队：新疆核桃小队

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二次开发

第二届启智杯-小样本计数-海康正式员工队

本文章为启智杯算法赛道小样本计数题目的一种解题方法。本方法采用yolov8-seg模型，通过对数据进行处理得到质量更好的模型。感谢同学老师，感谢海康公司的帮助，得以完成此次赛题。参赛团队：海康正式员工队

Vuser_805FFKF3eUw5N

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2024-05-09 09:42:33
VM算法平台深度学习

第二届“启智杯”算法赛道-小样本计数算法设计报告-态度诚恳队

给定一张或几张示例图，描述物体类别，并给定一张待计数的图像，要求计算出该类别的物体在图像中的个数和位置信息。除了在训练集中出现的类别，在测试阶段，小样本计数算法还需要处理完全没有见过的类别。

Conquer

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2024-12-23 09:24:15
其它

第二届启智杯机器视觉设计大赛优秀成果

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