【源码】基于C语言的视觉质量检测系统

项目简介

本项目是基于C语言构建的视觉质量检测系统，借助机器学习技术，在ESP32设备上实现视觉质量检测。利用TensorFlow Lite模型对图像进行推理，从而完成质量检测任务，参考了多个开源项目和书籍，还使用了特定数据集。

项目的主要特性和功能

1. 机器学习模型应用：采用TensorFlow Lite模型进行图像推理，能处理和分析图像数据。
2. 图像数据处理：可对图像数据库中的图像进行推理，用于实际检测验证。
3. 高效运行环境：基于ESP32设备，适用于物联网和微控制器设备的应用场景。

安装使用步骤

环境准备

确保开发环境支持C语言编程，安装PlatformIO和CMake等必要工具。

配置项目

根据需要在platformio.ini中配置串口监视器速度和嵌入式二进制图像，在CMakeLists.txt中设置包含和组件路径。

编译项目

使用PlatformIO或CMake等工具编译项目代码。

运行程序

将编译后的程序烧录到ESP32设备上运行，执行视觉质量检测任务。

注意事项

• 本项目依赖于TensorFlow Lite微前端库和KissFFT库，确保在编译和运行之前正确安装这些库。
• 在使用前，请详细阅读相关文档和代码注释，以了解每个函数的具体用途和参数要求。
• 根据具体的应用场景和需求，可能需要调整项目的配置和参数。

引用

• 基础书籍：WARDEN, Pete; SITUNAYAKE, Daniel. TinyML. O'Reilly Media, Incorporated, 2019.
• 使用的数据集：https://www.kaggle.com/datasets/ravirajsinh45/real-life-industrial-dataset-of-casting-product

下载地址

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