引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hdev) blob+差分+特征(官方示例pcb_inspection.hdev) 光度立体 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 前一篇总结了频域与空间域的结合使用,本篇就光度立体的缺陷检测做一个总结. 光度立体 在工业领域,表面检测是一个非常广泛的应用领域.在halcon中,

一个比较简单的需求,不过遇到些坑,记录下. 房间有多个模型,每个模型可能多个SubMesh,点击后,需要能具体到是那个SubMesh,并且在这个SubMesh上显示边缘高光,以及能个性这单个SubMesh对应的Material.如一个桌子的Mesh,其实有二个材质,分别对应二个SubMesh,一个桌面和一个桌脚,点击桌面后,只有这个桌面高光,而不是整个桌子,并且能单独更换这个桌面的Material. 我们知道Unity中,Mesh和Ogre一样,也是可以有多个SubMesh,每个SubMesh有

cocos2dx里面有两个渲染队列,RenderQueue和TransparentRenderQueue.我们可以从Renderer::render()的代码看到: void Renderer::render() { //Uncomment this once everything is rendered by new renderer //glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT); //TODO: setup camera or MV

本文由  网易云发布. 工信部官网 2017年年底,经专家评审和遴选,中华人民共和国工业和信息化部(以下简称“工信部”)公示了2017年电信和互联网行业网络安全试点示范项目,网易云易盾的“自适应DDoS攻击深度检测和防御系统”入选,成为示范项目. 工信部官网对外公布的文档 传统的DDoS防护基于防火墙等专用设备,为应对新的攻击类型.更大的攻击流量,通常需要不断升级相关设备.然而当下,新的攻击类型层出不穷,破记录的攻击流量频频出现,升级设备不但在速度上难以应对,经济投入上更是难以承受.更关键的是,

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001

在纹理中找瑕疵.基于高斯混合模型(GMM)分类器的纹理检查模型,适用于图像金字塔,可以分析纹理的多个频率范围. [要求]训练样本,必须完美无瑕疵. [步骤] 1.创建模型 create_texture_inspection_model 或 read_texture_inspection_model 2.加载训练样本 add_texture_inspection_model_image 查看样本get_texture_inspection_model_image 保存样本write_object

视觉检测中,直线的宽度很好检测,即两条平行线的垂直距离,而曲线的宽度检测则需要另辟蹊径. 检测图像中曲线边缘的宽度,用以判断边缘是否崩缺,总结如下五种方法: 1.图像匹配判断 概述:建立标准图像参考,通过比对检测结果. 核心算子: (1)参考:align_bead: (2)检测:apply_bead_inspection_model: 参考Halcon例程:apply_bead_inspection_model.hdev. 该方法较适用于胶水检测,因为无法方便地获取崩缺的值,因而弃用,但具有参考

clear all;close all;clc; n=20; p=rand(n,2); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; for i=1:n if i==1 %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(1,:); %当前点到前一点向量 v2=p(2,:)-p(1,:); %当前点到后一点向量 elseif i==n %最后一个点 v1=p(n-1,:)-p(n,:); v2=p(1,:)-p(n,:); else %其他点 v1=p(i-1,:)-p(

read_image (Image, 'pcb')dev_close_window ()get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)dev_display (Image)* detect defects ...gray_opening_shape (Image, ImageOpening, 7, 7, 'octagon')gray_closing_

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

详解DPI与网络回溯分析技术 随着网络通讯技术进步与发展,网络通讯已跨入大数据时代,如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量,以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测,避免恶意通讯对主机.网络设备的root权限的安全威胁,和通讯内容的窃取.是网络管理必须面对的一个难题. 有攻击的矛,自有防御的盾,这是自然发展的规律.针对大数据的来临,传统的实时检测与防御已不能胜任对海量数据中存在细微异常的甄别.为此,对原始通讯数据的实时备份逐渐彰显出其必要性,而基于时间窗口的回溯分

关于DPI的学习笔记 先看一下定义 : DPI(Deep Packet Inspection)是一种基于数据包的深度检测技术,针对不同的网络应用层载荷(例如HTTP.DNS等)进行深度检测,通过对报文的有效载荷检测决定其合法性. 检测的位置: 网络的关键点处 检测的内容: 流量和报文内容进行检测分析 要求: 有事先定义的策略 对检测的流量进行过滤控制. 完成的目标:业务精细化识别.业务流量流向分析.业务流量占比统计.业务占比整形.以及应用层拒绝服务攻击.对病毒.木马进行过滤和滥用P2P的控制

目录 简介 背景 流量识别 常用功能 具体功能 做法 特征识别 架构举例 部署方式 串接方式 并接方式 存在问题 检测引擎举例 参考文献 简介 DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2-L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对应用层数据的应用协议识别,数据包内容检测与深度解码. 既可以检测2~4层,又可以检测应用层. 背景 安全问题.流量识别.大数据(海量数据挖掘),推动网络识别技术的发展 流量识别 指将网络中的数据流识

下图是我们要修改后的效果图: 一.深度检测 1.模型Z轴显示有问题: 上一次试验中,如果认真留意,会发现一个问题.当控制锥体在左右或上下旋转时,你会发现锥体看起来是在+-180度之间来回摆动,而不是360度的旋转.锥体的底面总是朝向观察者.这个我们可以通过修改锥体底面的颜色方便观察.如下图: 正如上面的两幅图,在不同的角度看,底面永远都是在最上面.其实这是跟我们前面代码上的画图有关.前面我们的代码是,先画锥体的侧面,再画底面.类似于我们小学画画时一样,最后画的都是把前面画的给覆盖了. 那应该怎样

游戏的在进行一次渲染的时候,通常会提交大量的渲染对象给gpu.在这些需要渲染的对象中,并不是所有对象都会出现镜头中,即有一部分对象是不可见的. 通常有两种方式来完成不可见对象的剔除工作: (1)直接交给图形库帮我剔除,即性能消耗在gpu端: (2)在提交图元给gpu前,在游戏逻辑中进行剔除,即性能消耗在cpu端: 是将剔除操作放在cpu还是gpu来处理,没有一个具体的标准,个人认为,要根据实际情况,如果逻辑方面可以快速进行剔除,可以交由cpu来处理,但是gpu在这方面经过了优化,具有更快的处理能

这一章中关于webgl中颜色的使用我们将深入研究.我们将从研究颜色在webgl和essl中如何被组装和获取开始.然后我们讨论在物体.光照和场景中颜色的使用.这之后我们将看到当一个物体在另一个物体前面是webgl如何来实现物体碰撞,这是通过深度检测来实现的.相反透明度混合允许我们结合所有物体的颜色当一个物体与另一个物体啮合时.我们将用透明度混合来创建透明物体. 这一章主要讨论: 在物体上使用颜色 为光源分配颜色 在ESSL中使用多光源 深度检测和z缓冲区 混合方法和公式 使用face cullin

一.什么是IDS和IPS? IDS(Intrusion Detection Systems):入侵检测系统,是一种网络安全设备或应用软件,可以依照一定的安全策略,对网络.系统的运行状况进行监视,尽可能发现各种攻击企图.攻击行为或者攻击结果,并发出安全警报. IPS(Intrusion Prevention System):入侵防御系统,除了具有IDS的监控检测功能之外,可以深度感知检测数据流量,对恶意报文进行丢弃,以阻止这些异常的或是具有伤害性的网络行为. NSM:网络安全监控系统,用于收集.检

很多朋友会问到visionpro和halcon这两款机器视觉软件,到底学哪个好呢,今天重码网就给大家讲一讲: 首先比较下两者的优缺点: halcon: 提供的图像算法要比Visionpro多,也就是说HALCON要比Visionpro更灵活,halcon的缺陷检测要比Visionpro强大,但它的视觉定位和测量要比Visionpro差些.项目开发周期也会比Visionpro要长. Visionpro: Visionpro的定位,测量,OCR,OCV等等都要比Halcon的要好,但缺陷检查要比ha

visionpro halcon 哪个好 很多朋友会问到visionpro和halcon这两款机器视觉软件,到底学哪个好呢,今天众寻网就给大家讲一讲: 首先比较下两者的优缺点: halcon: 提供的图像算法要比Visionpro多,也就是说HALCON要比Visionpro更灵活,halcon的缺陷检测要比Visionpro强大,但它的视觉定位和测量要比Visionpro差些.项目开发周期也会比Visionpro要长. Visionpro: Visionpro的定位,测量,OCR,OCV等等都

z-fighting问题是三维渲染中常见的问题,本文根据实际工作中遇到的一些场景,进行了系统的总结 一个实际工作中的问题 当两个面离得太近就会发生深度碰撞问题,比如: 遇到深度检测问题,最重要的是先搞明白是哪两个面离得太近导致的问题.比如上面这个问题,一直以来我都以为是柱子的面跟底图基础底面的问题.所以尝试了各种解决深度检测的问题都没起作用. 直到后面一次偶然的尝试,开启了CULL_FACE后,这个深度碰撞正常了.思考了很久才想到原来它发生深度碰撞的原因不是跟地图底面,而是柱子的上顶面跟下顶面离

很多朋友会问到visionpro和halcon这两款机器视觉软件,到底学哪个好呢,今天重码网就给大家讲一讲: 首先比较下两者的优缺点: halcon: 提供的图像算法要比Visionpro多,也就是说HALCON要比Visionpro更灵活,halcon的缺陷检测要比Visionpro强大,但它的视觉定位和测量要比Visionpro差些.项目开发周期也会比Visionpro要长. Visionpro: Visionpro的定位,测量,OCR,OCV等等都要比Halcon的要好,但缺陷检查要比ha