个人卖家：
月下独酌
创建于：2025-08-16
| 使用环境 | Python（OpenCV, NumPy） |
|---|---|
| 使用对象 | 传感器外壳、芯片、金属外壳等电子器件的表面划痕、裂纹、氧化等缺陷 |
| 使用目的 | 通过边缘增强检测微小缺陷，辅助质量控制 |
| 输入数据 | 高分辨率灰度图像（建议 2000x2000 像素以上，8bit 灰度） |
| 输出数据 | 边缘强度图（梯度幅值）、二值化缺陷标记图、缺陷坐标列表 |
| 硬件配置 | - 需配合高斯滤波降噪（σ=1.5） - 推荐阈值：梯度幅值>30（8bit图像） |
| 样本获取 | 工业相机采集（如Basler ace系列），需均匀照明环境 |
| 测试结果 | 划痕检测召回率>88%（需配合形态学后处理） |
| 执行速度 | 1024x1024 图像处理时间： - CPU：~15ms（OpenCV优化） - GPU：~3ms |
| 资源消耗 | 内存占用：约2×图像尺寸（临时梯度矩阵） |
| 源码类型 | Python |
| 文件大小 | 核心算法代码<50KB（不含图像IO库、不含器件产品样片） |
| 相关备注 | 图片为算法识别边缘、划痕检测 |
| 买家 | 规格或版本 | 评分 | 评价 | 时间 |