计算机视觉工具箱自动化视觉检测库

识别异常或缺陷图像来帮助和提高质量保证过程。

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更新2023年6月14日

计算机视觉的工具箱™自动视觉检测库提供的函数允许您火车,校准,并评估异常检测网络。
图书馆允许:
培训和评估的异常探测器等 PatchCore , FCDD , FastFlow 。所有探测器都支持独立部署与M金宝appATLAB的编码器,GPU编码器和MATLAB编译器。
校准培训网络通过设置异常阈值的最大数量的假阳性和阴性是可以接受的。
使用验证评估训练网络特征指标和定性可视化的热图异常。
评估异常检测器的性能在测试集使用一个易于使用的用户界面(UI)
标签、培训和校准地面实况数据使用 图片标志 应用程序标记缺陷区域分割掩模。
有关更多信息,请访问 自动视觉检测 文档页面展示如何 开始使用深度学习与异常检测 。文档还包括 专用的例子 药丸QC的例子 它使用支持包在一个端到端的检测金宝app工作流程。
MATLAB版本兼容性
创建R2022b
兼容R2022b R2023b
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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