福利帖当我谈学习视觉时,我谈些什么

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当我谈学习视觉时,我谈些什么

初次接触机器视觉,我们的第一个问题往往是“学习机器视觉,应该学习什么?”。
那么首先要整明白,机器视觉到底包含哪些内容和层次。
机器视觉=工业相机?
机器视觉=图像算法?
机器视觉=上位机软件?
从小编多年工作经验看来,机器视觉更多是指代一类系统:赋予机器以眼睛,使其能够预见更多可能,拓宽能力边界。
不论是利用AI算法检测行人摔倒,还是利用3D引导机器人拾取零件,亦或高速识别转盘编码字符,都是视觉赋予机器更多的感知能力。因此,机器视觉是由硬件、软件、算法,乃至更多外围组件有机结合的智能感知系统。失去任何一部分组件,机器视觉都不能很好地工作。
所以,小编认为,学习机器视觉,应该掌握必要的硬件知识、常用的算法工具,以及应用层视觉软件,并具备整个项目或应用系统的技术评估、组件开发与实施能力。

硬件

掌握相机基本参数知识,以及光源选型技术。合适的硬件选型,比后期算法调参重要得多。

软件

软件通常包括算法平台软件和应用平台软件,前者用于视觉方案实现,后者用于项目快速实施。一般而言,应用平台软件是基于算法平台的平台SDK开发,同时具备通讯、文本图表、数据库、界面交互、权限管理和MES(生产管理系统)等功能的视觉框架软件,具有高度封装化、良好防错性、简易搭建式、低门槛维护等特点。
结合国内视觉产品现状,小编推荐VisionMaster+GeneralFramework作为视觉应用的双子星。

算法平台:VisionMaster

天下武功,唯快不破。
国内最优秀的算法平台,莫过于海康推出的VisionMaster。这是一款通用型的算法平台,特点是:

  • 图形化交互、流程式配置,操作简单、门槛极低;
  • 千余种算子,1/10像素精度,工具丰富、性能强大;
  • 支持平台SDK、算子SDK、自定义算法模块三种开发模式,开发灵活;
  • 定位引导、尺寸测量、读码OCR识别、缺陷检测都能适配,应用广泛。

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应用平台:GeneralFramework

包罗万象,举一千从。
作为VisionMaster的数字孪生产品,GeneralFramework(简称通用框架)自问世以来便深受广大项目人员的喜爱。场景化、引导式、开放化的特点,能够轻松应对视觉应用中需求变更频繁、响应要求快、重复性配置繁多等诉求,广泛应用于3C定位组装和锂电测量检测领域,能够一键模板化配置各类定位、测量、点胶等应用场景,可谓项目型通用软件的珍品。

项目

万事俱备,只欠东风。
掌握硬件和软件知识,是否就能够顺利实施项目,见证最伟大的作品落地呢?
非也。项目评估与实施,往往决定整个视觉应用系统的成败去留。
一个成功的项目,离不开前期的充分评估与后期的有效实施。定位应用的定位精度指标、机构的系统偏差,测量应用的度量极差、来料尺寸偏差,均事关硬件选型与方案设计。而项目实施中的诸多规范,能够在极大程度上管控风险,保证项目有序推进。

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