视觉算法模块与 SDK 开发服务

按任务选择算法服务

服务范围

视觉算法项目通常同时涉及成像、数据、算法、接口和设备运行环境。服务从客户的检测或测量任务出发，将所需能力组合成可执行方案。

重点算法能力

算法能力按企业任务组织。一个项目可组合多个模块，并根据成像、标定、业务规则和运行平台增加项目适配。

项目选型方法

1. 明确业务结果： 确定需要坐标、尺寸、角度、计数、掩膜、趋势、物性参数还是合格判定，并说明单位和下游用途。
2. 提供代表性数据： 提交正常、边界和异常样本，以及视野、分辨率、曝光、工作距离、采样率和现场变化。
3. 确定评价方法： 明确参考值、标注规则、样本分层、统计分母和通过阈值。
4. 确认运行环境： 说明操作系统、CPU/GPU/NPU、内存、调用语言、接口、并发、设备数量和离线要求。
5. 完成样本验证： 在独立数据上检查效果、失败处理、耗时和资源占用，再确定开发和部署范围。

已有设备升级项目还需提供当前软件版本、问题样本、运行日志、相机与光源配置及近期硬件变更记录。

样本验证与性能确认

算法性能与成像条件、样本分布、目标平台和评价口径直接相关。项目采用分阶段验证，使精度、检出率、误报率、处理节拍和稳定性具有明确的适用范围。

性能指标在项目立项时定义，并与样本范围、硬件配置、软件版本和测试条件一并记录。

112项算法能力目录

下表用于初步技术选型，列出主要输入、可提供的输出及项目确认要点。最终接口字段、单位、阈值、平台和验收标准在项目方案中确定。

F01 液滴轮廓与接触角（9项）

F02 几何测量与轮廓分析（16项）

F03 分割颗粒与图像增强（32项）

F04 配准相机与激光几何（10项）

F05 运动时序与过程统计（20项）

F06 润湿物性反演（7项）

F07 计量统计与不确定度（6项）

F08 激光光点分析（12项）

从评估到交付

1. 需求确认： 明确任务、数据、输出、指标、平台、接口、设备数量和计划时间。
2. 样本验证： 固定样本与评价口径，形成算法基线、适用条件和实施范围。
3. 开发与联调： 完成算法组合、数据接入、参数配置、异常状态、结果接口和日志。
4. 独立验收： 按约定数据或设备工位验证效果、耗时、稳定性和恢复机制。
5. 授权与维护： 按设备、场景和版本确定运行许可，持续处理原场景问题与受控升级。

交付内容可包括算法库或程序、调用示例、接口与参数说明、配置或标定文件、测试报告、版本说明和恢复方案。源码、项目专用模型、第三方组件、硬件和新增平台适配在报价中分别确认。

常见问题

相关服务

• 激光光点定位与光斑分析算法服务
• 图像分割与颗粒分析算法服务
• 运动时序与过程统计算法服务
• 润湿物性与界面参数反演算法服务
• 设备算法授权与持续优化服务

提交项目资料时，请说明检测对象、原始样本、目标输出、参考结果、运行平台、接口、节拍和设备数量。