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题目列出来就不错了。内容估计要花钱买吧
超声波振动测量仪！
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我这有一键式影像检测仪
可以测量表面瑕疵
可以测量表面缺陷
基本可以满足你的要求。
计算机视觉测试一般是跑3D图像或动画来测的。这个主要是测试电脑的显卡性能。1、一般看工艺看核心位宽看显存看核心频率这些。2、然后很多都需要看SP单元等其他参数。3、显存只是增加处理图像的数据容量跟速度。
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我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。 《高考最低录取分数线查询系统》基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。大致思想就这些。 郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
系统主要是针对于需要对工件外观尺寸、形状特征等进行精确测量和记录的场合而设计开发的；系统能够自动识别工件，并测量所需的特征参数；系统硬件选型及装配方案灵活，功能完善，操作简便◆ 应用范围 系统可广泛使用于需要对工件类产品进行工件识别、尺寸测量、外观特征分析、缺陷检测、坐标位置校正、旋转角度测量等场合；可适用于各类尺寸、形状的工件类产品，精度最高可以达到微米级；在各种类型流水线、生产台、工作台上都可装配使用。 ◆系统性能特点ü 硬件选型及装配方案设计灵活，可根据工件类型及现场情况来选用不同设计方案，包括光源种类、相机种类及分辨率、安装距离等ü 采集工作模式灵活可选：对于单个工件，可以选用面阵相机实现工件到位后硬件或者软件方式触发采集；对于较长的纺织品、印刷品等的检测，则可以选用线阵相机连续采集处理ü 具有面向不同待检产品的自适应学习能力，从而可以广泛适用于各种特定类型、尺寸的工件、缺陷或其它产品特征ü 具有各种功能模块，包括工件识别、尺寸测量、形状分析、缺陷检测、位置校正等，用户可根据自身需求进行选择搭配，并单独定制扩展模块以实现特殊需求ü 可根据用户需求提供各种人性化分析处理功能，包括检测结果数据保存及分析对比功能、图像或录像保存、提供剔除信号或报警信号等。ü 提供网络化功能扩展模块，检测数据、图像等信息可通过网络存储在服务器，方便多个客户端机器同时进行采集检测、保存和调用数据。QCROBOT拥有5年视觉检测项目的研发经验，在包装、制卡、印刷、饮料制造等行业取得了大量的研究成果。嘉铭拥有专业的机器视觉实验室，在番禺建立了视觉设备研发基地，为客户提供全面的机器视觉解决方案。QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。QCROBOT是一家由国防科技人员与中国图像协会联合创办的高科技企业组织。企业成立以来，一直致力于把机器视觉应用于产品生产，品质保证的开拓工作。客户广泛分布于电子加工、包装、印刷、纺织、机床、模具、陶瓷、制药、广告等设备制造业，以及军工、航空航天等特殊行业。除常规销售业务外，我公司还承接各种自动化设备的设计及制造以及机器人制造解决方案的制定和实施，为客户提供设备制定、系统集成、设计、加工等更完善的服务，QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。
在检测技术中,被测物体的外形往往具有某种几何形状,通常情况下,其长度、角度、圆孔直径、弧度等都是典型的待测几何参数。在传统的尺寸测量中,典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段具有测量简便、成本低廉的优点,但测量精度低、测试速度慢,测试数据无法及时处理,不适合自动化的生产。 基于机器视觉的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点,其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效地解决传统检测方法存在的问题。另外,基于机器视觉的尺寸测量方法不但可以获得尺寸参数,还可以根据测量结果及时给出反馈信息,修正加工参数,避免产生更多的次品,减少企业的损失。 被测物的尺寸测量通常包括多个参数尺寸,如距离测量、圆测量、角度测量、线弧测量区域测量等。基于机器视觉的自动检测和判定系统,可以对多种型号的孔径的内外侧尺寸、桥宽、槽宽等参数进行自动测量和判定。 尺寸测量是机器视觉技术普遍的应用领域,特别在自动化制造行业中,包括物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等都是典型的物件待测几何参数。因为传统尺寸测量精度低、速度慢,无法满足大规模自动化生产的需要。而基于机器视觉的尺寸测量技术属于非接触性测量,具有检测精度高、速度快、成本低、便于安装等优点。基于机器视觉的尺寸测量技术,不但可以获取在线产品的尺寸参数,同时可对产品作出在线实时判定和分拣,应用十分普遍。 测量工件的各种尺寸参数,如长度测量、圆测量、角度测量、线弧测量、区域测量等,需要检测出工件相关区域的基本几何特征。因此,在提取出零件的边缘或零件的角点之后,如何检测工件的几何特征、形状参数、位置尺寸等是机器视觉系统软件在后台工作的主要内容。软件实现工件尺寸检测包括图像采集、图像处理、特征提取、尺寸计算以及结果输出等,其基本流程如下所示。 图像采集→图像处理→特征提取→尺寸计算→输出结果
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
ground truth指地面实况。
地面实况表示在地球表面所做的关于遥感研究的观测，通常用地面实况来检验通过传感器数据所做出的判读的准确性。
例如若用传感器数据来鉴定农业土地利用，为了能够确定这种鉴定精确性的百分比，就必须了解农田抽样全域的实际地面情况。
地面实况收集地区的选择，可以根据一系列准则来决定。这包括研究目的、满足统计用的样本大小、实验研究的重复性与连续性、到研究地区的通道、该地区现有数据的可用性、人员、装备来源，以及航天站台的轨道特性等。
扩展资料：
地面实况监测的目的：
地面数据收集的主要目的，是在成象时候提供同时发生的地面情况的记录。实际上，对于几个以上的小地区或选择的采样点，难以取得同步的数据。
不过目的却是在获得传感器数能得据的短时间以内，到采样的地面实况数据。在计划地面数据收集时，应对观测的变量的变化速率予以特别注意。
这些变量可以分为瞬变的或非瞬变的。记录瞬变特征的数据（例如作物生长阶段、落叶层、风速、表面水分）必须是近于同步的。
非瞬变特征的记录（例如坡度、方位、土壤质地）可以在执行感应任务之前或以后去进行。
参考资料来源：百度百科-ground truth
楼主 有了吗 麻烦好人给我个发一下啊！
这篇论文后面的参考文献，很多都很经典
标定好的真实数据
就是深度的对人眼的视觉成像进行模拟，毕竟产品还是面相大众来出售的，这样是最合理的方式
个人觉这样讲有点不太专业，缺陷、瑕疵、针孔只是我们需要检测的内容，并不是我们的产品名称，也不太专业，机器视觉技术的迅速发展，但相关知识的普及还不到位，对产品的名称也没统一的认识。比较稍微专业点的叫法应该是”机器视觉系统“或“视觉检测设备”，在系统设备中可以分为用于检测视觉检测系统、用于测量的视觉测量系统、用于定位的视觉定位系统等等，不管用途是什么，是用于什么检测内容，我们都可以通称为“机器视觉系统”或“视觉检测设备”，这样的话也便于需求企业找到专业的系统服务商。
主要是通过视觉机器设备来检测的，以国辰机器人为例，国辰表面缺陷检测系统使用人工智能技术，结合工业相机可在材料生产过程中全面检测材料表面质量，正确提供疵点各项参数，可检测断经、断纬、破洞、油污、经纬污、双纬、稀弄、粗节纱、空织、松紧经、圈纬、小散丝、松纬、经起毛、开口不清等瑕疵，统计和分析各类疵点，提供生产统计质检报告，为生产提质增效。
国辰表面瑕疵检测系统使用人工智能技术，结合工业相机可在材料生产过程中全面检测材料表面质量，正确提供疵点各项参数，可检测断经、断纬、破洞、油污、经纬污、双纬、稀弄、粗节纱、空织、松紧经、圈纬、小散丝、松纬、经起毛、开口不清等瑕疵，统计和分析各类疵点，提供生产统计质检报告，为生产提质增效。国辰机器人研发的表面瑕疵检测系统具体功能有：1、品种经过多次的测试，可检测常见缺陷，检测率高.2、能提高降等率，降级索赔率，经济效益高。以电子布为例，产量为168万米/台，总降等率为5%，GC Vision 拦截率为60%.3、所有疵点进行有效记录并自动保存相关图片.4、自动形成疵点统计报表.5、侦测到疵点时，可根据要求进行相应的动作（记录、报警、停机等）.6、显示疵点的具体经纬位置和图片，形成疵点地图，为后期开裁提供基础数据.7、历史记录追溯：每卷布的各类信息可保存，可追溯.