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C语言编程经典案例(指针系列二)——数组指针

今天给大家带来指针问题的另一个案例。题目是:将一个已知数组中最大的数与第一个元素交换,最小的与最后一个元素交换,并输出数组。

关于数组指针,我们需要了解的是,a[3]={1,2,3};该数组的首地址就是a。定义一个指针int *p;通过p=a就可以将p指向数组首地址了。同时,元素a[0]的地址恰好与数组地址重合,即&a[0]与a正好是同一数值。有疑问的朋友可以通过小程序测试下。下面贴上程序代码,纯手动打造,请各位朋友指教。

「干货」常见网络抓包工具和抓包分析


1、概述


在处理IP网络的故障时,经常使用以太网抓包工具来查看和抓取IP网络上某些端口或某些网段的数据包,并对这些数据包进行分析,定位问题。

在 IMON项目里,使用抓包工具抓包进行分析的场景在EPG采集、引流模块和软终端监看模块,一般情况下EPG 采集和引流模块比较稳定,软终端监看还涉及SS5代理,这部分出问题的几率比较大,这是就有可能要现场维护人员抓包进行分析、排查、定位问题,确定是网络问题还是软件问题,如果是软件问题则要将抓回的包发给研发解决。

RoboCup 智能足球机器人冠军:优雅步态与巧妙波形行走踢球技巧

来源:3D视觉工坊

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机器视觉检测设备为什么这么贵?(机器视觉检测技术原理)

视觉检测设备为什么这么贵?

为什么视觉检测的设备这么贵?它本来就很贵。看一下这个项目,看着这么简单的机构里面光视觉就要2万多,再看看流水线顶多也就几千块钱。很多人就不解了,视觉检测竟然要2万多。

你不是说你的视觉只要4000吗?

因为像这个产品表面非常的反光,而且都是曲面,并且来料的位置也很难做到完全的固定,而且缺陷的形式更是五花八门,但是它就这一种规格,所以用深度学习就再适合不过了。

香港大学!通过基于模型的学习实现直接基于点的端到端机器人导航

作者:小柠檬 | 来源:3DCV

添加微信:dddvision,备注:机器人导航,拉你入群。文末附行业细分群

标题:NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning

机器视觉检测孔位缺陷及计数(视觉内孔检测)

在塑胶件的生产中,通过都需要进行孔位加工,加工的孔位难免会出现缺陷问题,其中包括:凹陷、变形、错位、缺口、不贯穿、尺寸过小等问题,这些缺陷问题都需要检测,避免后续的生产问题。通过结合机器视觉系统,能够自动识别产品中的孔位缺陷,可以大大提高了生产效率和产品质量。

在孔位缺陷检测方面,康耐德机器视觉系统首先通过高分辨率相机获取产品图像,然后利用图像处理技术如边缘检测、形态学操作等对孔位进行识别和分析。通过设定的特定形状和面积的区域来识别孔位缺陷。这种方法能够有效地过滤出小的缺陷,并对较大的缺陷区域进行精确识别,识别出孔位出现错位、变形、缺口、不贯穿等问题

「A」深度学习工业应用:缺陷检测(工业缺陷检测数据集)

本文转自知乎,原文

https://zhuanlan.zhihu.com/p/39250908

1. 应用背景

随着机器视觉,工业自动化的快速发展,工业4.0的概念已经被提上日程。传统很多需要人工来手动操作的工作,渐渐的被机器所替代。这当然也是人类科技进步和发展的必然趋势,工业的进步到头来还是服务于人类,给人类带来高质量的生活体验,而不是整天做着乏味无趣的工作。

“机器视觉探索之旅”—简述|Halcon在工业视觉中的应用现状

德国视觉公司(MVTec Software GmbH)开发的Halcon软件是一款先进的机器视觉软件,它提供了全面的机器视觉功能,包括图像采集、预处理、特征提取、匹配、测量、3D视觉等。Halcon以其强大的功能、高效的算法和用户友好的接口,在全球工业领域得到了广泛的应用。

引言

工业自动化和智能制造的发展为机器视觉技术提供了广阔的应用前景。德国视觉公司开发的Halcon软件,作为工业机器视觉领域的佼佼者,不仅提高了生产效率,还确保了产品质量,是当前工业行业中应用最为广泛的视觉软件之一。

Halcon深度学习-重要知识点-前向传播和反向传播

Halcon深度学习前向传播--前向传播(forward)和反向传播(backward)

Halcon深度学习分为前向传播(

机器视觉学halcon和opencv的区别(opencv机器视觉应用)

如果在学校里,几乎所有人都会推荐OpenCV

但如果你去工作,会发现10个岗位中,有6个是用Halcon,3个用Vison Pro,只有1个是OpenCV。

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