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科技与几何感
创建于：2025-08-25
基于改进分水岭算法的焊缝识别与缺陷定位算法
￥399.00
| 使用环境 |
在工业机械部件的焊接检测场景中，使用灰度相机在特定检测区域同步采集工件图像，相机镜头距离工件约 30 - 50cm，镜头垂直于工件表面拍摄，图像分辨率为 2448×2048 像素，输入网络图像尺寸调整为 512×512 像素。 |
| 使用对象 |
焊缝及焊缝缺陷，如缺失焊缝等。 |
| 使用目的 |
快速、准确地识别焊缝并定位焊缝缺陷，提高焊接质量检测效率，确保机械部件的强度和结构可靠性，满足工业生产中实时检测的要求。 |
| 输入数据 |
工件的灰度图像帧 |
| 输出数据 |
焊缝的位置坐标、焊缝缺陷（如缺失焊缝）的位置坐标 |
| 硬件配置 |
CPU：Intel Core i7 处理器
GPU：NVIDIA GTX 1080
内存：16GB
摄像头：灰度相机（MV-CS050-90GM） |
| 样本获取 |
使用灰度相机在特定检测区域同步采集工件图像，共 1000 张图像，图像大小为 2448×2048 像素，网络输入图像尺寸调整为 512×512 像素。将图像随机分为训练样本、验证样本和测试样本，其中 70% 为训练样本，20% 为验证样本，10% 为测试样本。 |
| 测试结果 |
在测试集上，改进的分水岭算法的平均精度（mAP）为 92.3%，召回率为 93.5%。 |
| 执行速度 |
改进的分水岭算法的检测速度为 25 帧 / 秒。 |
| 资源消耗 |
针对上述硬件配置，运行算法时，CPU 平均占用率约为 40% 50%，GPU 平均占用率约为 70% 80%，内存使用占比约 40% 50%，模型计算过程中产生的中间变量内存为约 1GB。 |
| 源码类型 |
Python 版本源码 |
| 文件大小 |
算法程序文件 50KB，权重文件 1GB。 |
| 相关备注 |
本算法基于改进的分水岭算法，通过结合 Otsu 阈值分割、形态学处理、随机增量算法和距离变换等方法，针对工业机械部件焊缝识别与缺陷定位进行了优化，能够有效解决焊缝粘连、缺陷定位等问题，在保证检测精度的同时，模型计算资源消耗低，适合部署在工业检测设备上 |
