質量測試演算法
『壹』 檢測酥油的品質可以用什麼演算法
化學分析法。御頌在化學分析中，可以通過磨拆山檢測酥油中的脂肪酸、游離脂肪酸、過氧化值、酸價、乳酸菌數、微生物總數等指標來評價酥油的品質，其中，過氧化值和酸價可以反映酥油的氧瞎中化程度和酸度，微生物總數可以反映酥油的衛生狀況。
『貳』 現代印刷品質量檢測的方法有哪些
1,外觀
外觀是首要的,必須版面干凈,無明顯的臟跡；其次是色調,應基掘仿本一致；然後是文字,應完整、清楚,位置准確；最後是尺寸要求,精細產品的尺寸允許誤差要小於0.5mm,一般產品的尺寸允許誤差要小於1.0mm.
2.層次
各階調應分明,層次清楚.
3.套印
多色版圖像輪廓及位置應如高准確套合.精細印刷品的套印允許誤碼差小於等於0.10mm,一般印刷品的套印允許誤碼差小於等於0.20mm.
4.網點
網點作為印刷的基本單元,應清晰,角度准確,不出重影.50%網點的擴大值,精細印刷品為10%-20%；一般印刷品為10%-25%.
5.顏色
顏色應符合原稿,真實,自然,豐富多彩.指標應包括兩方面；一是同批產品不同印張的實地密度允許誤差,青（C）品紅（M）小於等於0.15黑（BK）小於等0.20,黃（Y）小於等0.10；二是顏色符合印刷樣品.（備注）符合印刷樣品與電子文件和是否是傳統打佯有著密切的關系.
彩色凹版印刷品判橡纖質量檢查
質量檢查方法
1.外觀
成品應整潔,無明顯臟污,殘缺,刀絲；文字印刷清晰完整,5號字以下不誤字意；印跡邊緣光潔,無斷劃少點；網紋清晰均勻,無明顯變形及殘缺；圖像顏色自然,協調.
2套印
畫面主題部位,實地印刷誤差應不大於0.5mm,網紋印刷誤差應不大於0.3mm；畫面次要部位,實地印刷誤差應不大於0.8mm,網紋印刷誤差應不大於0.6mm.
『叄』 太陽的質量是如何測量的
吳風靜和woskxnqpalzm 的方法是對的,聯立後可以消去地球質量,只要知道日地距離就可以了,而這個距離的測量早就解決了,方法如下:
天文上測定天體距離（太陽系范圍內）的基本手段，就是大地測量中常用的三角測量法。在地球半徑已知的條件下，通過測定天體的地平視差，來推算它的距離.但是，在測定太陽距離時，由於距離遙遠，其地平視差太小，以及技術上的種種困難，很難直接用這個方法。於是，天文上通過對某個小行星距離的測定，來推算太陽的距離。設日地距離為a，某個距地球較近的小行星與太陽的距離為a1。當小行星沖日時，即該小行星最接近地球的時候，測定其地平視差，從而推算出它同地球的距離。這個距離即為 a1— a，就是小行星與地球的軌道半徑的差值。再按開普勒第三定律，二行星公轉周期的平方之比，等於它們同太陽距離的立方之比,即可列出關於a1和a的方程組,從而解出a1和a.
『肆』 公路工程質量評定標准中分項工程質量檢驗評定表 如圖 檢查項目得分與評分怎麼計算填寫
公路工程質量檢驗評定有具體的演算法，合格率乘以100就是實測得分，實測得分乘以權值就是得分欄（不過有些業主要求填實測得分，有些業主則要求填乘以權值後得分，這根此悉據業主要求）所有檢測項目得分的總和 除以 權值的和 然後 減上 外觀分數冊告和質量保證分數，就得到森姿乎最終評分
『伍』 基於opencv的紙張表面質量檢測演算法中，是先濾波再二值化還是先二值化再濾波求解釋。
拍攝完圖片以後，完全可以進行角點檢測握御，設定閾值，標定好角點，從角點數襲祥量估計紙的質量好段禪岩壞，我沒做過這方面的，只是說下自己的感覺，希望對你有幫助吧
『陸』 道路檢測演算法有哪幾種
道路檢測演算法有：定長度直尺法、斷面描繪法、順簸累積法。
路面檢測指的是路表面縱向的凹凸量的偏差值。路面平整度是路面評價及路面施工驗收中的一個重要指標，主要反映的是路面縱斷面剖面曲線的平整性。
當路面縱斷面剖面曲線相對平滑時，則表示路面相對平整，或平整度相對好，反之則表示平整度相對差。好的路面則要求路面平整度也要好。
相關信息介紹：
1、第一類為縱斷面測定，即測出路面縱斷面剖面曲線，然後對測出的縱斷面曲線進行數學分析得出平整度指標。
2、第二類為車輛對路面的反應測定，即測出車輛對路面縱斷面變化的力學響應，然後對測出的力學響應進行數學分析得出平整度指標。路面平整度指標的換算主要是通過對標准儀器測得的結果進行標定而得到的。
3、第一類和第二類檢測方法均可用於路面施工質量的驗收與評價及路面周期性評價，第二類檢測儀器一般需要藉助於第一類檢測儀器進行指標標定。
以上內容參考：網路-路面平整度
『柒』 經典目標檢測演算法介紹
姓名：牛曉銀；學號：20181213993；學院：計算機科學與技術
轉自：https://zhuanlan.hu.com/p/34142321
【嵌牛導讀】：目標檢測，也叫目標提取，是一種基於目標幾何和統計特徵的圖像分割。隨著計算機技術的發展和計算機視覺原理的廣泛應用，利用計算機圖像處理技術對目標進行實時跟蹤研究越來越熱門，對目標進行動態實時跟蹤定位在智能化交通系統、軍事目標檢測及醫學導航手術中手術器械定位等方面具有廣泛的應用價值。
【嵌牛鼻子】：目標檢測、檢測模型、計算機視覺
【嵌牛提問】：你知道或者用過哪些目標檢測演算法？
【嵌牛正文】：
（一）目標檢測經典工作回顧
本文結構
兩階段模型因其對圖片的兩階段處理得名，也稱為基於區域（Region-based）的方法，我們選取R-CNN系列工作作為這一類型的代表。
R-CNN: R-CNN系列的開山之作
論文鏈接： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
本文的兩大貢獻：1）CNN可用於基於區域的定位和分割物體；2）監督訓練樣本數緊缺時，在額外的數據上預訓練的模型經過fine-tuning可以取得很好的效果。第一個貢獻影響了之後幾乎所有2-stage方法，而第二個貢獻中用分類任務（Imagenet）中訓練好的模型作為基網路，在檢測問題上fine-tuning的做法也在之後的工作中一直沿用。
傳統的計算機視覺方法常用精心設計的手工特徵(如SIFT, HOG)描述圖像，而深度學習的方法則倡導習得特徵，從圖像分類任務的經驗來看，CNN網路自動習得的特徵取得的效果已經超出了手工設計的特徵。本篇在局部區域應用卷積網路，以發揮卷積網路學習高質量特徵的能力。
R-CNN將檢測抽象為兩個過程，一是基於圖片提出若干可能包含物體的區域（即圖片的局部裁剪，被稱為Region Proposal），文中使用的是Selective Search演算法；二是在提出的這些區域上運行當時表現最好的分類網路（AlexNet），得到每個區域內物體的類別。
另外，文章中的兩個做法值得注意。
一是數據的准備。輸入CNN前，我們需要根據Ground Truth對提出的Region Proposal進行標記，這里使用的指標是IoU（Intersection over Union，交並比）。IoU計算了兩個區域之交的面積跟它們之並的比，描述了兩個區域的重合程度。
文章中特別提到，IoU閾值的選擇對結果影響顯著，這里要談兩個threshold，一個用來識別正樣本（如跟ground truth的IoU大於0.5），另一個用來標記負樣本（即背景類，如IoU小於0.1），而介於兩者之間的則為難例（Hard Negatives），若標為正類，則包含了過多的背景信息，反之又包含了要檢測物體的特徵，因而這些Proposal便被忽略掉。
另一點是位置坐標的回歸（Bounding-Box Regression），這一過程是Region Proposal向Ground Truth調整，實現時加入了log/exp變換來使損失保持在合理的量級上，可以看做一種標准化（Normalization)操作。
小結
R-CNN的想法直接明了，即將檢測任務轉化為區域上的分類任務，是深度學習方法在檢測任務上的試水。模型本身存在的問題也很多，如需要訓練三個不同的模型（proposal, classification, regression）、重復計算過多導致的性能問題等。盡管如此，這篇論文的很多做法仍然廣泛地影響著檢測任務上的深度模型革命，後續的很多工作也都是針對改進這一工作而展開，此篇可以稱得上"The First Paper"。
Fast R-CNN: 共享卷積運算
論文鏈接： Fast R-CNN
文章指出R-CNN耗時的原因是CNN是在每一個Proposal上單獨進行的，沒有共享計算，便提出將基礎網路在圖片整體上運行完畢後，再傳入R-CNN子網路，共享了大部分計算，故有Fast之名。
上圖是Fast R-CNN的架構。圖片經過feature extractor得到feature map, 同時在原圖上運行Selective Search演算法並將RoI（Region of Interset，實為坐標組，可與Region Proposal混用）映射到到feature map上，再對每個RoI進行RoI Pooling操作便得到等長的feature vector，將這些得到的feature vector進行正負樣本的整理（保持一定的正負樣本比例），分batch傳入並行的R-CNN子網路，同時進行分類和回歸，並將兩者的損失統一起來。
RoI Pooling 是對輸入R-CNN子網路的數據進行准備的關鍵操作。我們得到的區域常常有不同的大小，在映射到feature map上之後，會得到不同大小的特徵張量。RoI Pooling先將RoI等分成目標個數的網格，再在每個網格上進行max pooling，就得到等長的RoI feature vector。
文章最後的討論也有一定的借鑒意義：
multi-loss traing相比單獨訓練classification確有提升
multi-scale相比single-scale精度略有提升，但帶來的時間開銷更大。一定程度上說明CNN結構可以內在地學習尺度不變性
在更多的數據(VOC)上訓練後，精度是有進一步提升的
Softmax分類器比"one vs rest"型的SVM表現略好，引入了類間的競爭
更多的Proposal並不一定帶來精度的提升
小結
Fast R-CNN的這一結構正是檢測任務主流2-stage方法所採用的元結構的雛形。文章將Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization統一在一個整體的結構中，並通過共享卷積計算提高特徵利用效率，是最有貢獻的地方。
Faster R-CNN: 兩階段模型的深度化
論文鏈接： Faster R-CNN: Towards Real Time Object Detection with Region Proposal Networks
Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作，提出的RPN網路取代Selective Search演算法使得檢測任務可以由神經網路端到端地完成。粗略的講，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷積計算的特性使得RPN引入的計算量很小，使得Faster R-CNN可以在單個GPU上以5fps的速度運行，而在精度方面達到SOTA（State of the Art，當前最佳）。
本文的主要貢獻是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS演算法。RPN網路將Proposal這一任務建模為二分類（是否為物體）的問題。
第一步是在一個滑動窗口上生成不同大小和長寬比例的anchor box（如上圖右邊部分），取定IoU的閾值，按Ground Truth標定這些anchor box的正負。於是，傳入RPN網路的樣本數據被整理為anchor box（坐標）和每個anchor box是否有物體（二分類標簽）。RPN網路將每個樣本映射為一個概率值和四個坐標值，概率值反應這個anchor box有物體的概率，四個坐標值用於回歸定義物體的位置。最後將二分類和坐標回歸的損失統一起來，作為RPN網路的目標訓練。
由RPN得到Region Proposal在根據概率值篩選後經過類似的標記過程，被傳入R-CNN子網路，進行多分類和坐標回歸，同樣用多任務損失將二者的損失聯合。
小結
Faster R-CNN的成功之處在於用RPN網路完成了檢測任務的"深度化"。使用滑動窗口生成anchor box的思想也在後來的工作中越來越多地被採用（YOLO v2等）。這項工作奠定了"RPN+RCNN"的兩階段方法元結構，影響了大部分後續工作。
單階段（1-stage）檢測模型
單階段模型沒有中間的區域檢出過程，直接從圖片獲得預測結果，也被成為Region-free方法。
YOLO
論文鏈接： You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
YOLO是單階段方法的開山之作。它將檢測任務表述成一個統一的、端到端的回歸問題，並且以只處理一次圖片同時得到位置和分類而得名。
YOLO的主要優點：
快。
全局處理使得背景錯誤相對少，相比基於局部（區域）的方法， 如Fast RCNN。
泛化性能好，在藝術作品上做檢測時，YOLO表現比Fast R-CNN好。
YOLO的工作流程如下：
1.准備數據：將圖片縮放，劃分為等分的網格，每個網格按跟Ground Truth的IoU分配到所要預測的樣本。
2.卷積網路：由GoogLeNet更改而來，每個網格對每個類別預測一個條件概率值，並在網格基礎上生成B個box，每個box預測五個回歸值，四個表徵位置，第五個表徵這個box含有物體（注意不是某一類物體）的概率和位置的准確程度（由IoU表示）。測試時，分數如下計算：
等式左邊第一項由網格預測，後兩項由每個box預測，以條件概率的方式得到每個box含有不同類別物體的分數。 因而，卷積網路共輸出的預測值個數為S×S×(B×5+C)，其中S為網格數，B為每個網格生成box個數，C為類別數。
3.後處理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非極大抑制）過濾得到最後的預測框
損失函數的設計
損失函數被分為三部分：坐標誤差、物體誤差、類別誤差。為了平衡類別不均衡和大小物體等帶來的影響，損失函數中添加了權重並將長寬取根號。
小結
YOLO提出了單階段的新思路，相比兩階段方法，其速度優勢明顯，實時的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些問題，如劃分網格較為粗糙，每個網格生成的box個數等限制了對小尺度物體和相近物體的檢測。
SSD: Single Shot Multibox Detector
論文鏈接： SSD: Single Shot Multibox Detector
SSD相比YOLO有以下突出的特點：
多尺度的feature map：基於VGG的不同卷積段，輸出feature map到回歸器中。這一點試圖提升小物體的檢測精度。
更多的anchor box，每個網格點生成不同大小和長寬比例的box，並將類別預測概率基於box預測（YOLO是在網格上），得到的輸出值個數為(C+4)×k×m×n，其中C為類別數，k為box個數，m×n為feature map的大小。
小結
SSD是單階段模型早期的集大成者，達到跟接近兩階段模型精度的同時，擁有比兩階段模型快一個數量級的速度。後續的單階段模型工作大多基於SSD改進展開。
檢測模型基本特點
最後，我們對檢測模型的基本特徵做一個簡單的歸納。
檢測模型整體上由基礎網路（Backbone Network）和檢測頭部（Detection Head）構成。前者作為特徵提取器，給出圖像不同大小、不同抽象層次的表示；後者則依據這些表示和監督信息學習類別和位置關聯。檢測頭部負責的類別預測和位置回歸兩個任務常常是並行進行的，構成多任務的損失進行聯合訓練。
相比單階段，兩階段檢測模型通常含有一個串列的頭部結構，即完成前背景分類和回歸後，把中間結果作為RCNN頭部的輸入再進行一次多分類和位置回歸。這種設計帶來了一些優點：
對檢測任務的解構，先進行前背景的分類，再進行物體的分類，這種解構使得監督信息在不同階段對網路參數的學習進行指導
RPN網路為RCNN網路提供良好的先驗，並有機會整理樣本的比例，減輕RCNN網路的學習負擔
這種設計的缺點也很明顯：中間結果常常帶來空間開銷，而串列的方式也使得推斷速度無法跟單階段相比；級聯的位置回歸則會導致RCNN部分的重復計算（如兩個RoI有重疊）。
另一方面，單階段模型只有一次類別預測和位置回歸，卷積運算的共享程度更高，擁有更快的速度和更小的內存佔用。讀者將會在接下來的文章中看到，兩種類型的模型也在互相吸收彼此的優點，這也使得兩者的界限更為模糊。
『捌』 基於opencv的紙張表面質量檢測演算法中
opencv裡面是沒有那種演算法的，它只是提供一些常用的計算函數。具體的演算法，由於你的需求比較特殊，相信應該沒有現成的瑕疵檢測演算法，好在你的需求難度應該不大，通過常用的圖像識別演算法，比如紋理演算法（Gabor演算法）、SURF演算法就可以找到白紙上瑕疵，這些瑕疵都是相當於一張白紙的特徵點嘛！基本思想就是借用圖像識別、匹配過程的思想——找圖像上的特徵點。白紙一般是提取不出特徵點的，要是提取出來了，那就說明白紙上有東西（洞、褶皺或者異物）。
『玖』 路基路面壓實度的評定中檢測值的標准差是怎麼算的
如果共有n個數據，它們的算術平均值是a，標准差的正確演算法是：將每個數減去a的差再平方，這樣的n項相加的和除頃稿以n-1（不雀做孝是除以n），再求算術平方根，即得。
路基壓實度是路基路面施工質量檢測的關鍵指標之一，表徵現場壓實後的密度狀況，壓實度越高，密度越大，材料整體性能越好。
先取壓實前的土樣送試驗室測定其最佳含水量時的干密度，此為試樣最大幹密度。再取由壓實後的試樣測定其實際干密度，用實際干密度除以最大幹密度即是土的實際壓實度。用此數與標准規定的壓實度比較，即可知道土的壓實程度是否達到了質量標准。
(9)質量測試演算法擴展閱讀：
利用均勻顆粒的砂去置換試洞的體積，它是當前最通用的方法，很多工程都把灌砂法列為現場測定密度的主要方法。該方法可用於測試各種土或路面材料的密度，它的缺點是：需要攜帶較多量的胡數砂，而且稱量次數較多，因此它的測試速度較慢。
試洞內砂的質量=砂至滿筒時的質量-灌砂完成後筒內剩餘砂的質量-錐體的質量。
挖出土的總質量除以試洞內砂的質量再乘以標准砂的密度可計算路基土的濕密度。干密度就等於濕密度/（1+0.01*含水量）
壓實度就等於土的干密度/土的最大幹密度*100%
『拾』 關於視頻質量評價演算法的
你好，在視頻質量評價領域，所謂的結構相似度SSIM是一種全參考（Full-Rerence）視頻質量評價演算法。而全參考評價演算法必須同時知道原始視頻和失真視頻。也就是說你想計算結構相似度，就得先找到兩個視頻，一個原始的，一個受損的，（要是僅僅為了測試演算法也可以隨便找倆），然後逐幀計算原始視頻各幀同受損視頻相應幀的SSIM，最後加權平均。
同學如果你需要計算視頻的「結構相似度」指標，一般就是我上面說的那樣，如果你只是想找到一種不需要原始視頻的質量評價方法，推薦你網路LIVE VIDEO DATABASE或者LIVE IMAGE DATABSE，那裡面好多演算法，你隨便下一個試試就好了。
雖然晚了一年多，還是希望能幫到你，如果你還有其他問題可以聯系我，不要私信，我的日常郵箱[email protected]，我目前就是研究這方面的。