本项目包含图像检测和目标检测两部分，由QT和YOLO5s实现。已通过助教测试，运行正常。
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提供一个HTML源码，用于在线检测显示屏是否有缺陷，包括纯色、漏光、干扰、对焦、呼吸效应、比照度、色阶和饱和度等测试项目。
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机器视觉技术作为一种新兴的无接触、高精度、高效率的自动化检测手段，在工业生产中的应用日益广泛。重点探讨了机器视觉技术在缺陷检测领域的应用，分析了其优势和局限性，并展望了未来的发展趋势。 机器视觉缺陷检测系统通常由图像采集、图像预处理、特征提取、缺陷识别和分类等模块组成。其中，图像采集模块负责获取待测
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基于 MATLAB 的图像缺陷识别方法，结合了LBP 特征和SVM 分类，对表面纹理变化的判断还挺灵敏的，适合拿来做工业质检那类要求比较高的任务。配合 MATLAB 的矩阵能力，训练和预测流程也不算复杂，调参的时候响应也快，挺顺手的。 LBP 的纹理识别能力蛮强的，尤其适合做像钢板、塑料壳那种有规律
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BugTrace 是一款用于跟踪和管理软件缺陷的工具。该软件采用 .7z 格式压缩打包。
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档描述了Delphi 6版本中存在的已知问题以及相应的解决方案。
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随着移动网络技术的繁荣，移动应用安全缺陷所带来的问题日渐突显，传统的Android应用缺陷分析方法仅对单个软件做分析，这在保障移动智能终端安全上作用十分有限。针对这一问题，本论文提出了一种面向移动应用的安全缺陷分析与模型建立方法，该方法首先将移动应用按照功能进行分类；之后，针对每一类型的安全缺陷利用
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