Algoritmo di visione e adattamento del dispositivo·Panoramica delle capacità
Modulo algoritmo di visione e servizi di sviluppo SDK
Per i produttori di apparecchiature, gli integratori di sistemi e i team di ricerca e sviluppo aziendali, è possibile selezionare i servizi di elaborazione e misurazione delle immagini, punti e linee laser, immagini a infrarossi e algoritmi di imaging termico in base alle attività. Combina i campioni originali, le condizioni delle apparecchiature, le interfacce e i requisiti di accettazione per chiarire l'ambito di sviluppo, la confezione dell'SDK, l'adattamento delle apparecchiature e la manutenzione della versione.
Seleziona i servizi dell'algoritmo per attività
Elaborazione delle immagini, misurazione e analisi sperimentaleAngolo di contatto delle goccioline, dimensioni 2D, contorni, registrazione, segmentazione, tempistica e valutazione della misurazione.Algoritmi per punti e linee laserIl posizionamento del punto luminoso, l'analisi del punto luminoso, la calibrazione e le potenziali direzioni della scena applicativa vengono valutati in base alle condizioni di imaging reali.Algoritmi per immagini a infrarossi e termicheCorrezione dei dati, analisi della mappa termica, rilevamento del target, registrazione multimodale e campi di applicazione del settore.
Ambito del servizio
I progetti di algoritmi di visione di solito coinvolgono contemporaneamente immagini, dati, algoritmi, interfacce e ambienti operativi dei dispositivi. Il servizio parte dall'attività di rilevamento o misurazione del cliente e combina le capacità richieste in una soluzione eseguibile.
| Esigenze del cliente | Contenuti del servizio | uscita principale |
|---|---|---|
| Sviluppo di nuovi algoritmi per dispositivi | Valutazione del campione, progettazione della soluzione, combinazione di algoritmi, sviluppo dell'interfaccia e debugging congiunto delle apparecchiature | Software di progetto, configurazione dei parametri, documentazione dell'interfaccia e rapporto di verifica |
| Ottimizzazione delle attrezzature esistenti | Ricorrenza del problema, analisi del campione, aggiustamento di parametri o algoritmi, regressione di versioni vecchie e nuove | Versione ottimizzata, record dei problemi, risultati del confronto e istruzioni per l'aggiornamento |
| Integrazione del modulo algoritmo | Conferma di input e output, accesso alla libreria o al programma, stato delle eccezioni e adattamento del formato dei risultati | Interfaccia di chiamata, esempi, codici di stato e istruzioni di distribuzione |
| Distribuzione della replica multi-dispositivo | Software e configurazione fissi, licenza del dispositivo, controlli di installazione e gestione delle versioni | Record di licenze, pacchetti di distribuzione, registri dei dispositivi e piani di ripristino |
| Manutenzione e iterazione continua | Gestione dei problemi dello scenario originale, test di regressione, aggiornamenti controllati e valutazione delle modifiche | Conservare record, note di rilascio e piani di iterazione |
Principali capacità algoritmiche
Le capacità algoritmiche sono organizzate per missione aziendale. Un progetto può combinare più moduli e aggiungere adattamenti del progetto basati su imaging, calibrazione, regole aziendali e piattaforme operative.
| Pagina delle abilità | Compiti applicabili | Uscita tipica | Punti chiave della conferma del progetto |
|---|---|---|---|
| Posizionamento dello spot laser e analisi dello spot | Rilevamento punto singolo, multipunto e punto luminoso | Coordinate del centro, parametri morfologici, stato di qualità e risultati di calibrazione | Lunghezza d'onda, esposizione, dimensione dello spot, posizione di riferimento e piattaforma dell'apparecchiatura |
| Analisi dell'angolo di contatto e del profilo delle gocce | Profilo delle goccioline, analisi di base e di processo dinamico | Angolo di contatto, parametri di adattamento, quantità geometriche e stato della linea di contatto | Modelli di goccioline, linee di base, scale, condizioni di test e metodi di riferimento |
| Misurazione dimensionale e dei contorni 2D | Misurazioni di bordi, contorni e punti 2D | Posizione, dimensione, residui di adattamento e deviazioni di forma | Disegni, tolleranze, dati, calibrazioni, condizioni ottiche e grandezze di riferimento |
| Registrazione delle immagini e calibrazione della fotocamera | Allineamento immagini, mappatura 2D, calibrazione e dedistorsione | Matrice di trasformazione, parametri della fotocamera, parametri di distorsione e residui | Sistema di coordinate, modello di trasformazione, piastra di calibrazione, campo visivo e condizioni di ricalibrazione |
| Segmentazione delle immagini e analisi delle particelle | Estrazione delle regioni, conteggio delle particelle, separazione per adesione e statistica morfologica | Maschere, oggetti, conteggi, contorni, scheletri e distribuzioni | Definizione del primo piano, regole di annotazione, colla, oggetti di contorno e scale |
| Tempistiche del movimento e statistiche di processo | Stime del movimento, tendenze, cicli, eventi e punteggio delle anomalie | Spostamenti, traiettorie, spettri, periodi, eventi e punteggi | Timestamp, frequenza di campionamento, scala, condizioni operative, linea di base normale e definizione degli eventi |
| Proprietà fisiche della bagnatura e inversione dei parametri di interfaccia | Calcoli di energia superficiale, tensione critica, imbibizione di polvere e gocce sospese | Componenti delle proprietà fisiche, risultati della regressione, residui e stato | Modelli, proprietà dei liquidi, unità, temperatura, calibrazione e metodi di riferimento |
| Ripetibilità della misura e valutazione dell'incertezza | Analisi del sistema di misura, regressione della calibrazione e calcolo dell'incertezza | Componenti della varianza, intervalli, parametri di regressione e incertezza | Progettazione di esperimenti, apparecchiature di riferimento, campi di misura, tolleranze e modelli di errore |
| Autorizzazione delle apparecchiature e servizi di ottimizzazione continua | Sviluppo del primo prototipo, duplicazione delle apparecchiature, manutenzione e aggiornamenti di versione | Ambito della licenza, registro delle versioni, record di manutenzione e piani di modifica | Numero di dispositivi, scenari, scadenze, sostituzione, funzionamento offline e ambito del servizio |
Metodo di selezione del progetto
- Definire i risultati aziendali: Determinare se sono necessarie coordinate, dimensioni, angoli, conteggi, maschere, tendenze, parametri fisici o esprimere un giudizio e descrivere le unità e gli usi a valle.
- Fornire dati rappresentativi: Invia campioni normali, borderline e anomali, insieme a campo visivo, risoluzione, esposizione, distanza di lavoro, frequenza di campionamento e variazioni di campo.
- Determinare il metodo di valutazione: Chiarire i valori di riferimento, le regole di etichettatura, la stratificazione del campione, i denominatori statistici e le soglie di superamento.
- Confermare l'ambiente operativo: Descrivere il sistema operativo, CPU/GPU/NPU, memoria, lingua di chiamata, interfaccia, concorrenza, numero di dispositivi e requisiti offline.
- Verifica completa del campione: Controlla l'effetto, la gestione degli errori, il consumo di tempo e l'utilizzo delle risorse su dati indipendenti, quindi determina l'ambito di sviluppo e distribuzione.
I progetti di aggiornamento delle apparecchiature esistenti devono inoltre fornire la versione corrente del software, esempi di problemi, registri operativi, configurazioni di telecamere e sorgenti luminose e record di modifiche hardware recenti.
Verifica del campione e conferma delle prestazioni
Le prestazioni dell'algoritmo sono direttamente correlate alle condizioni di imaging, alla distribuzione del campione, alla piattaforma target e al calibro di valutazione. Il progetto adotta una verifica graduale, in modo che l'accuratezza, il tasso di rilevamento, il tasso di falsi allarmi, il ritmo di elaborazione e la stabilità abbiano un chiaro ambito di applicazione.
| palcoscenico | lavoro principale | Risultati disponibili per i clienti |
|---|---|---|
| Controllo dei dati | Controllare i dati originali, i valori di riferimento, i campioni anomali e le regole di valutazione | Inserisci la lista di controllo, le lacune e il piano di verifica |
| campione di riferimento | Confronta i percorsi degli algoritmi e registra parametri, risultati e condizioni di errore | Conclusioni di fattibilità, risultati di riferimento e raccomandazioni di attuazione |
| sviluppo del progetto | Combinazione completa di moduli, interfaccia, configurazione, stato e registro | Versione eseguibile, informazioni sull'interfaccia e record di test |
| Accettazione indipendente dei dati | Utilizzare dati che non hanno partecipato alla regolazione dei parametri o ripetere il test presso una postazione di lavoro concordata | Statistiche sugli indicatori, risultati campione per campione e registrazioni di accettazione |
| Verifica del funzionamento delle apparecchiature | Controlla il funzionamento continuo, il ripristino delle eccezioni, la gestione delle risorse e delle versioni | Esegui report, istruzioni di distribuzione e scenari di fallback |
Le metriche delle prestazioni vengono definite all'inizio del progetto e documentate insieme alla gamma di campioni, alla configurazione hardware, alla versione del software e alle condizioni di test.
112 Catalogo delle capacità degli algoritmi
La tabella seguente viene utilizzata per la selezione preliminare della tecnologia ed elenca i principali input, output disponibili e punti di conferma del progetto. I campi dell'interfaccia finale, le unità, le soglie, le piattaforme e i criteri di accettazione sono determinati nel piano di progetto.
F01 Profilo goccia e angolo di contatto (9 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A01 | Metodo altezza-larghezza (θ/2) | Contorno delle goccioline, linea di base del contatto e convenzione delle coordinate | Angolo di contatto e quantità geometriche utilizzate per la revisione | Si applica l'approssimazione della calotta sferica; modello a forma di goccia non arbitrario |
| ALG-A02 | Adattamento del cerchio dei minimi quadrati algebrici | Contorno della caduta del sedile e definizione del punto di contatto | Adattamento dei parametri del cerchio e dell'angolo di contatto | Ipotesi dell'arco complessivo; è necessario verificare l'influenza della deformazione gravitazionale |
| ALG-A03 | Raccordo ellittico | Punti di contorno 2D | Centro dell'ellisse, lunghezza e direzione dell'asse | Utilizzato per l'output dei parametri dell'ellisse geometrica; l'angolo di contatto deve essere calcolato in base alla linea di base, al punto di contatto e alle definizioni dell'angolo |
| ALG-A04 | Fitting polinomiale locale robusto | Contorno della goccia, ordine polinomiale e intervallo di adattamento | Tangente e angolo del punto di contatto | L'intervallo di adattamento e la linea di base devono essere confermati in base al campione |
| ALG-A05 | Adattamento B-spline cubico liscio | Contorno delle goccioline, punti di controllo e parametri di smoothing | Contorni lisci, tangenti locali e angoli | Lo smussamento non può ripristinare i veri contorni occlusi |
| ALG-A06 | Young-Laplace / ADSA | Il contorno di una caduta del sedile che soddisfa le condizioni di simmetria assiale ed equilibrio statico | Parametri e angoli di adattamento del modello Zuodi | Il modello a caduta seduta non diventa automaticamente il prodotto con inversione dell'immagine a caduta sospesa |
| ALG-A28 | Integrazione numerica di contorni assialsimmetrici | Profili assiali e radiali, scale di lunghezza | Volume assialsimmetrico e area superficiale | Richiede simmetria assiale e contorni affidabili; le quantità fisiche dipendono dalla scala |
| ALG-A92 | Correzione delle coordinate della linea di base dell'inclinazione | Punti di contorno, punti finali della linea di base e direzioni degli assi dell'immagine | Coordinate di correzione e trasformazione | La correzione delle coordinate non può correggere i punti di contatto errati |
| ALG-A93 | Identificazione dello stato del movimento della linea di contatto | Tempo, raggio di contatto, angolo e soglia di velocità | Stato e segmentazione del movimento della linea di contatto | La determinazione dello stato è limitata dalla frequenza di campionamento e dalla soglia |
F02 Misurazione geometrica e analisi del profilo (16 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A07 | Adattamento in linea retta dei minimi quadrati totali | Punto bidimensionale situato nello stesso sistema di coordinate | Direzione della linea, posizione e residui di raccordo | I risultati dei minimi quadrati non escludono automaticamente i valori anomali |
| ALG-A08 | RANSAC Stima del modello robusto | Set di punti 2D, tipo di modello e soglia del punto interno | Modelli lineari o circolari, punti interni e residui | I risultati possono essere confrontati solo dopo che il tipo di modello e la soglia sono chiari. |
| ALG-A09 | Rilevamento lineare di Hough | Mappa in scala di grigi o dei bordi, lunghezza e soglie di connessione | Segmenti di linea e posizioni candidati | Il segmento di linea candidato non è una categoria marginale del prodotto identificata |
| ALG-A10 | Calibro gradiente sub-pixel | Immagine, linea di campionamento del calibro e polarità del bordo | Posizione del bordo sub-pixel sulla linea di campionamento | La posizione dei pixel non equivale direttamente alla precisione delle dimensioni fisiche |
| ALG-A17 | Metodo del calibro rotante dello scafo convesso | Punti del contorno nello stesso sistema di coordinate | Diametro massimo e minimo del Feret | Le dimensioni fisiche richiedono il ridimensionamento |
| ALG-A18 | Misurazione della larghezza del doppio bordo della sezione normale | Maschera binaria, linea centrale e parametri di campionamento normali | Larghezza della sezione lungo la linea centrale | La larghezza 2D non può essere interpretata come profondità della trincea |
| ALG-A19 | Analisi della deviazione del contorno del campo della distanza del simbolo | Maschere di riferimento e osservazione registrate | Distanza con segno e deviazione del contorno | L'errore di registrazione deve essere distinto dall'errore di forma |
| ALG-A29 | Raccordo geometrico del cerchio di distanza ortogonale | Insieme di punti bidimensionali vicini al cerchio e parametri di iterazione | Distanza geometrica del cerchio di adattamento ed errore residuo | Il risultato della convergenza è influenzato dal valore iniziale, dalla qualità del set di punti e dalla proporzione dei valori anomali. |
| ALG-A30 | Huber IRLS robusto raccordo diritto | Set di punti bidimensionali, iterazione e parametri di aggiustamento di Huber | Robuste informazioni sulla linea retta e sul peso | La robustezza ha un ambito di applicazione e non può sostituire l'ispezione della qualità del campione |
| ALG-A34 | Corrispondenza del modello di distanza dello smusso | Bordi dell'immagine e del modello | Costo corrispondente allo smusso e posizioni dei candidati | La distanza di corrispondenza non è la probabilità di classe |
| ALG-A35 | Corrispondenza invariante del contorno per momento Hu | Due contorni 2D e come confrontarli | Punteggio della differenza di forma di Hu | Il punteggio non è equivalente alla confidenza dell'identificazione calibrata |
| ALG-A36 | Descrittore del contorno di Fourier | Contorni chiusi ordinati, numero di campioni e numero di armoniche | Descrittore del contorno di Fourier | Il descrittore non fornisce automaticamente le etichette di classificazione del prodotto |
| ALG-A41 | Raccordo sul piano ortogonale del set di punti tridimensionali | Un punto tridimensionale dotato di significato fisico | Piano normale, posizione e residuo | I punti tridimensionali non possono essere generati dal nulla da normali foto bidimensionali. |
| ALG-A45 | Distanza bidirezionale del contorno Hausdorff e Smusso | Due contorni nello stesso sistema di coordinate | Distanza bidirezionale di Hausdorff e Chamfer | Le soglie di distanza devono essere definite in base alle tolleranze del prodotto e al campionamento |
| ALG-A46 | Rettangolo di busta ruotato con area minima | Insieme di punti 2D | Ruota il rettangolo, l'orientamento e le dimensioni della busta | Il rettangolo esterno non sostituisce tutte le tolleranze dimensionali e geometriche |
| ALG-A99 | Rettilineità dell'area minima bidimensionale | Punti di campionamento bidimensionali limitati | Larghezza e direzione minime della banda parallela della busta | Non costituisce direttamente un set completo di ispezioni di tolleranza geometrica ISO o ASME |
F03 Segmentazione delle particelle e miglioramento dell'immagine (32 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A11 | Segmentazione della soglia Otsu Otsu | Impostazioni di scala di grigi, colore inverso e attenuazione | Soglia globale, maschera binaria | Distribuzione della scala di grigi che deve essere adatta alla soglia globale |
| ALG-A12 | Etichettatura e filtraggio dei domini connessi | Maschera binaria, limite inferiore dell'area e regole di connettività | Elenco delle aree, dimensioni e posizione | I domini collegati non possono distinguere automaticamente le categorie di prodotti |
| ALG-A13 | Segnalazione dei bacini idrografici di controllo | Parametri immagine, maschera in primo piano o seme | Aree ed etichette dei bacini idrografici | La qualità del seme e del primo piano determinano le condizioni di staccabilità |
| ALG-A14 | Corrispondenza del modello di correlazione incrociata normalizzata | Modelli di riferimento e immagini da ricercare | Punteggi delle partite e posizioni dei candidati | Le modifiche alla rotazione, al ridimensionamento o alla prospettiva devono selezionare il metodo di registrazione corrispondente e verificarlo separatamente |
| ALG-A15 | Perfezionamento dello scheletro Zhang-Suen | Maschera binaria e limite superiore dell'iterazione | scheletro a pixel singolo | Gli scheletri non includono automaticamente la semantica del difetto |
| ALG-A16 | Trasformata della distanza euclidea | maschera binaria | Campo della distanza dei pixel | La distanza della maschera 2D non è uguale alla profondità fisica |
| ALG-A27 | Segmentazione semantica di U-Net | Dominio del prodotto legalmente disponibile ONNX definizione di peso e preelaborazione | Risultati della maschera di segmentazione e dell'accordo di interfaccia | I progetti devono fornire o addestrare i pesi dei modelli per le categorie di prodotto applicabili e confermare la licenza del peso e la verifica del dominio del prodotto |
| ALG-A43 | Rilevamento blob LoG multiscala | Soglie di immagine, multiscala e di risposta | Individua il centro, la scala e la risposta del candidato | La scala candidata non è direttamente uguale alla dimensione fisica delle particelle |
| ALG-A44 | Clustering della densità DBSCAN | Punto o elemento, raggio del quartiere e limite inferiore di densità | Etichette dei cluster e punti di rumore | Il clustering non può denominare automaticamente i tipi di difetto |
| ALG-A47 | Soglia gaussiana adattiva | Scala di grigi, finestre e offset | Soglia locale e maschera binaria | I parametri devono essere combinati con la scala dei difetti e non possono essere applicati a nessuna texture. |
| ALG-A48 | Soglia locale Sauvola | Immagine in scala di grigi, finestra e parametri statistici locali | Mappa e maschera della soglia locale | Richiede marcatura e conferma indipendenti, non rilevamento incondizionato dei difetti |
| ALG-A49 | Segmentazione della soglia triangolare | Immagine in scala di grigi e impostazioni di colore invertite | Soglia e mascheramento della triangolazione | Distribuzione delle immagini che deve rispettare il modello di soglia |
| ALG-A50 | Segmentazione in primo piano GrabCut | Immagine a colori e rettangolo o etichetta iniziale | Etichette e maschere in primo piano | Richiede l'inizializzazione, non il modello semantico del dominio del prodotto |
| ALG-A51 | K-significa segmentazione del colore | Mappa dei colori, spazio colore e numero di cluster | Etichette dei cluster colorati e risultati correlati | I cluster di colori non equivalgono alle categorie di superamento e difetto |
| ALG-A52 | Set di livelli Chan-Vese | Immagine in scala di grigi, maschera iniziale e parametri di evoluzione | Maschere regionali e risultati dell'iterazione | Le texture complesse devono essere verificate utilizzando altri metodi o combinazioni |
| ALG-A53 | Bordo di passaggio per lo zero LoG | Immagine in scala di grigi, scala del filtro e soglia di contrasto | bordo di passaggio per lo zero | La risposta del bordo non forma automaticamente risultati di accettazione dimensionale |
| ALG-A54 | Bordo sfumato di Scharr | Immagine in scala di grigi e soglia del gradiente | Risposta gradiente e bordi | L'intensità del gradiente non corrisponde direttamente alla profondità della fessura |
| ALG-A55 | Correzione dello sfondo del cappello a cilindro multiscala | Immagini, elementi strutturali multiscala e proprietà di luce e buio target | Correzione del background e risposta multiscala | La lavorazione non dimostra le proprietà fisiche del materiale target |
| ALG-A56 | Miglioramento del contrasto locale CLAHE | Immagini, limiti di contrasto e griglie | Migliora le immagini | Le modifiche migliorate all'aspetto non costituiscono informazioni nuove sulla misurazione |
| ALG-A57 | Correzione dell'illuminazione Retinex su scala singola | Scala dell'immagine e dell'illuminazione | Grafico di correzione Retinex e relativi risultati | Non recupera le informazioni perse a causa di occlusione o saturazione |
| ALG-A58 | Filtraggio bilaterale | Immagine, vicinato e pesi bilaterali | Immagine denoizzata | L'effetto di denoising deve essere valutato congiuntamente alla catena di misurazione |
| ALG-A59 | Denoising medio non locale | Immagine, intensità del rumore e finestra di ricerca | Immagine denoizzata | Nessun impegno a recuperare strutture al di sotto della risoluzione dell'immagine |
| ALG-A60 | Ricostruzione morfologica | Grafico seme, grafico dei vincoli e regole di connettività | Risultati della ricostruzione e stato dell'iterazione | Gli errori seed modificheranno i risultati e non potranno sostituire il giudizio semantico. |
| ALG-A61 | Riempimento di fori binari | Maschera binaria e regole di connettività | Maschera di riempimento fori e risultati della lavorazione | Se i buchi reali sono obiettivi di rilevamento, non possono essere cancellati mediante preelaborazione. |
| ALG-A62 | Semi di distanza campo h-massimi | Maschera binaria, valore h e intervallo minimo | Sementi di campi a distanza e relativi risultati | Vengono generati solo i semi di segmentazione, il che non significa che gli obiettivi siano stati separati correttamente. |
| ALG-A63 | Tracciamento del percorso del grafico a scheletro | Scheletro a pixel singolo o opzioni di perfezionamento esplicite | Nodi dello scheletro, rami e percorsi | Il tracciamento del percorso non distingue automaticamente tra crepe, graffi e polvere |
| ALG-A64 | Pianificazione dinamica dei percorsi di confine | Mappa dei costi 2D, asse del percorso e vincoli finali | Percorsi di vincolo e costi | Mappa dei costi della dipendenza dal percorso, non verità del contorno universale |
| ALG-A65 | Linea centrale del laser del centro di gravità in scala di grigi | Immagine della linea laser, asse di scansione e parametri dello sfondo | Linea centrale in scala di grigi | La linea centrale dei pixel non è uguale al contorno 3D calibrato |
| ALG-A66 | Caratteristiche della trama Gabor | Parametri del filtro immagine, direzione e lunghezza d'onda | Risposta e caratteristiche della tessitura Gabor | L'estrazione delle caratteristiche non completa automaticamente la classificazione dei difetti |
| ALG-A80 | Trama LBP del modello binario locale | Immagine in scala di grigi | Codifica LBP e statistiche sulle texture | La codifica in sé non ha alcun significato di categoria di difetto |
| ALG-A81 | Texture della matrice di co-occorrenza del livello di grigio GLCM | Immagini in scala di grigi quantizzate, livelli e offset spaziali | Matrice di co-occorrenza e caratteristiche della texture | Le soglie delle funzionalità devono essere verificate in base alle attività |
| ALG-A82 | Notch gaussiano nel dominio della frequenza per rimuovere le frange periodiche | Immagine, posizione della frequenza marginale e larghezza di banda del notch | Immagine marginale deperiodica | Necessità di distinguere le vere strutture ripetitive dalle frange di interferenza |
F04 Fotocamera di registrazione e geometria laser (10 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A20 | Estrazione della cresta sub-pixel Steger | Immagine lineare in scala di grigi, parametri di scala e curvatura | Posizione della cresta sub-pixel e risposta associata | L’estrazione della cresta non è un sistema di scansione 3D finito |
| ALG-A21 | Triangolazione laser | Parametri interni ed esterni della telecamera, piano laser e posizione dell'immagine | Il punto di intersezione tridimensionale del raggio e il piano di calibrazione | Deve essere calibrato utilizzando apparecchiature reali, la precisione fisica non può essere fornita con parametri sintetici |
| ALG-A31 | Registrazione della traduzione dipendente dalla fase | Immagini di riferimento e mobili con texture sovrapposte | Traduzione 2D e relative risposte | Adatto per la stima della traduzione; la rotazione o la postura tridimensionale richiedono la selezione del modello corrispondente |
| ALG-A32 | Registrazione dell'intensità dell'ECC | Sovrapposizione di immagini, modelli di movimento e valori iniziali | Specificare le trasformazioni bidimensionali e i relativi indicatori | Basandosi sul valore iniziale e sulla somiglianza dell'immagine, il progetto deve stabilire una determinazione del fallimento |
| ALG-A33 | Registrazione dell'omografia ORB e RANSAC | Immagini di origine e di destinazione con funzionalità sufficienti | Correlazione delle caratteristiche e trasformazione dell'omografia | Applicabile all'omografia; non copre automaticamente le scene a profondità multipla |
| ALG-A37 | Registrazione ICP del corpo rigido 2D | Set di punti 2D, posa iniziale approssimativa e parametri di potatura | Trasformazione bidimensionale di corpo rigido e residui di registrazione | Non si tratta di una registrazione globale, né di una calibrazione occhio-mano del robot 3D. |
| ALG-A38 | Dovrebbero essere montati i punti corrispondenti | Punti corrispondenti sullo stesso piano | Matrice omografica bidimensionale | Le relazioni a piano singolo non possono sostituire la calibrazione tridimensionale completa |
| ALG-A39 | Calibrazione della fotocamera a scacchiera multi-vista | Scacchiera multivista o punti angolari, dimensioni e specifiche dell'immagine | Parametri interni della fotocamera, distorsione e risultati di calibrazione | L'installazione e lo stato dell'obiettivo devono essere rivisti dopo le modifiche. |
| ALG-A40 | Detorsione dell'immagine e del punto | Immagine o pixel, parametri intrinseci della fotocamera e distorsione | Correggere le coordinate dell'immagine o del punto | Si basa su parametri interni efficaci e non promette di eliminare tutti gli errori ottici |
| ALG-A42 | Corpo rigido SVD e registrazione della similarità | Set di punti bidimensionali corrispondenti in sequenza e opzioni di scala | Corpo rigido o trasformazione simile | Adatto per punti corrispondenti bidimensionali; la registrazione tridimensionale richiede la creazione di dati indipendenti e collegamenti coordinati |
F05 Tempi di movimento e statistiche di processo (20 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A22 | Filtro di Kalman | Impostazioni della posizione iniziale, del passo temporale e del rumore | Stima bidimensionale dello stato di posizione e velocità | L'output filtrato non può mascherare misurazioni non valide come posizioni misurate |
| ALG-A23 | partita dell'Ungheria | Matrice dei costi e soglia di rifiuto | Associazioni uno a uno e elementi senza corrispondenze | I risultati dell'associazione non costituiscono una vera identificazione. |
| ALG-A24 | Smoothing e derivazione di Savitzky-Golay | Sequenza, finestra, ordine, intervallo di campionamento e ordine derivato | Sequenza liscia o derivata | Il campionamento uniforme e la legalità dei parametri devono essere chiari |
| ALG-A25 | Stima dello spettro di potenza di Welch | Finestre di segnale, frequenza di campionamento e segmentazione | Densità spettrale di frequenza e di potenza | La salute a lungo termine delle apparecchiature non può essere dedotta da un singolo segmento dello spettro |
| ALG-A26 | Rilevamento dell'anomalia della distanza di Mahalanobis | Funzionalità di allenamento normale, regolarizzazione e funzionalità di test | Punteggio della distanza e giudizio di anomalia confermata | Richiede una vera distribuzione normale, non un identificatore di difetto universale |
| ALG-A67 | Flusso ottico sparso di Lucas-Kanade | Due fotogrammi consecutivi, punti d'angolo iniziali e parametri di tracciamento | Moto dei punti sparsi e stato efficace | Il tracciamento del flusso ottico non equivale alla correlazione dell'identità dello specchio incrociato |
| ALG-A68 | Farneback Flusso ottico denso | Due fotogrammi consecutivi e parametri del flusso ottico | Campo di spostamento bidimensionale denso | Lo spostamento dell'immagine non è direttamente uguale alla velocità tridimensionale |
| ALG-A69 | Separazione del fondo MOG2 | Parametri di frame continuo e apprendimento in background | maschera in primo piano | I potenziali clienti non sono categorie specifiche come persone, fiamme, ecc. |
| ALG-A70 | Rilevamento del movimento differenziale a doppio frame | Due fotogrammi, soglia di differenza e parametri morfologici | maschera differenziale di movimento | Incapace di giudicare in modo indipendente la categoria o il livello di pericolo del bersaglio in movimento |
| ALG-A71 | Media mobile esponenziale EWMA | Sequenza numerica, coefficiente di livellamento e valore iniziale | Serie levigata EWMA | Lo smoothing non può eliminare la deriva del sistema |
| ALG-A72 | Filtraggio dell'anomalia della deviazione assoluta mediana di Hampel | Sequenze numeriche, finestre e soglie MAD | Marcatori anomali e sequenze di elaborazione | I valori sostitutivi non possono rappresentare misurazioni originali valide |
| ALG-A73 | Rilevamento delle modifiche CUSUM bilaterale | Sequenza, media target, deviazione consentita e soglia | Modificare le statistiche e gli allarmi candidati | Le soglie di allarme e lo smaltimento delle apparecchiature verranno concordati separatamente. |
| ALG-A74 | Trasformata di Fourier a breve termine STFT | Segnale, frequenza di campionamento, finestra e dimensione del passo | spettro temporale | Le informazioni di alias non possono essere recuperate quando la frequenza di campionamento è insufficiente |
| ALG-A75 | Stima del periodo di autocorrelazione FFT | Sequenza, frequenza di campionamento e intervallo di ritardo di ricerca | Stime di periodo o di frequenza e relative quantità | L'esistenza di cicli non dimostra direttamente il tipo di guasto dell'apparecchiatura. |
| ALG-A76 | DTW con distorsione temporale dinamica | Finestra a due sequenze e percorso | Distanza DTW e percorso di allineamento | La distanza di somiglianza non equivale alla vera identità dell'evento |
| ALG-A77 | RLS dei minimi quadrati ricorsivi | Vettori di caratteristiche, osservazioni e parametri di ricorsione | Coefficienti e stato del modello online | È necessario definire le condizioni del modello e degli incentivi relativi ai dati |
| ALG-A78 | Media e covarianza online di Welford | Sequenza di osservazione dimensionalmente coerente | Media online, covarianza e conteggio | Le statistiche non danno automaticamente giudizi di qualificazione del processo |
| ALG-A79 | Punteggio dell'anomalia residua della ricostruzione PCA | Campioni normali, normalizzazione delle caratteristiche e punteggi dei componenti principali | frazione differenza residua ricostruita | È necessario stabilire un riferimento normale, non una diagnosi generale dei guasti |
| ALG-A83 | Busta RMS per breve tempo | Segnali, finestre e gradini | Busta RMS per breve tempo | Le unità fisiche dipendono dalla calibrazione dell'ingresso |
| ALG-A84 | Rilevamento della significatività del picco unidimensionale | Sequenza unidimensionale, salienza e intervallo minimo | Posizione del picco e quantità di correlazione del picco | I picchi non possono essere automaticamente nominati come eventi di difetto |
F06 Inversione delle proprietà fisiche della bagnatura (7 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A85 | OWRK Inversione dell'energia superficiale del solido | Angolo di contatto del liquido multisonda e proprietà fisiche dei componenti | OWRK componente energetico superficiale solido | È necessario utilizzare unità di proprietà fisiche coerenti e modelli di superficie applicabili |
| ALG-A86 | Wu Inversione armonica dell'energia superficiale media | Angolo di contatto e dispersione del liquido della sonda e componenti polari | Wu componente di energia superficiale | Non dedurre direttamente le proprietà fisiche da un singolo grafico non calibrato |
| ALG-A87 | vOCG Inversione dell'energia superficiale acido-base | Angolo di contatto, LW del liquido della sonda e contenuto acido-base | vOCG componente di energia superficiale | Le combinazioni dei fluidi della sonda e le ipotesi del modello devono essere chiare |
| ALG-A88 | Zisman Estrapolazione critica della tensione superficiale | Angolo di contatto in serie e tensione superficiale del liquido | Estrapolazione e adattamento della tensione superficiale critica | Il valore estrapolato non è equivalente al valore reale dell'energia superficiale solida universale |
| ALG-A89 | Washburn Angolo di contatto assorbimento liquido in polvere | Tempo, qualità dell'assorbimento del liquido, costanti del materiale e proprietà fisiche del liquido SI | Angolo di contatto dell'assorbimento del liquido in polvere e quantità di regressione | Le costanti del materiale sono calibrate con le stesse condizioni di riempimento; diverse costanti concordate non possono essere mescolate. |
| ALG-A90 | Goccia sospesa Young-Laplace integrazione avanzata | Parametri di legame, lunghezza dell'arco di integrazione e dimensione del passo | Profilo pendente adimensionale a caduta in avanti | Non è necessario trovare dalla foto la ADSA completa della tensione superficiale sconosciuta. |
| ALG-A91 | Stima della tensione di regressione della curvatura della caduta sospesa | Semicontorni prelivellati, differenze di densità e gravità in metri | Stima della tensione di regressione della curvatura | La direzione dell'altezza deve essere coerente; non è un raccordo ADSA non lineare completo |
F07 Statistica e incertezza delle misurazioni (6 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A94 | Intervallo di confidenza percentile di bootstrap | Campioni, funzioni statistiche, livelli di confidenza e impostazioni di ricampionamento | Intervalli percentili e risultati statistici | L'impostazione del livello di confidenza non equivale alla prova di copertura effettiva per campioni finiti |
| ALG-A95 | Propagazione dell'incertezza di misura Monte Carlo | Modello di misura, medie e covarianze di input, impostazioni di campionamento | Modello di distribuzione dei risultati e statistiche di incertezza | Gli elementi di sistema mancanti non vengono completati automaticamente mediante il campionamento |
| ALG-A96 | ANOVA Gage R&R incrociato | Bilancia i dati per parte, operatore, numero di ripetizioni | Gage R&R e componenti di varianza | Non incorporare automaticamente termini di interazione né eseguire test di piena significatività |
| ALG-A97 | Calibrazione lineare dei minimi quadrati pesati | Riferimento xe misura y e incertezza tipo | Coefficienti e residui di calibrazione lineare | I residui di regressione non sono incertezze complete sull'attrezzatura |
| ALG-A98 | Regressione dell'errore bivariato di Deming | Due osservazioni variabili e rapporto di varianza dell'errore | Coefficiente di regressione di Deming | Il rapporto di varianza dell'errore deve avere una base |
| ALG-A100 | Propagazione dell'incertezza della sensibilità del primo ordine | Modello di misurazione, media, covarianza e dimensione del passo differenziale | Risultati di sensibilità e propagazione del primo ordine | La forte non linearità e le quantità mancanti del sistema devono essere valutate separatamente. |
F08 Analisi del punto laser (12 articoli)
| numero di serie | Modulo algoritmo | Ingressi comuni | Uscita disponibile | Punti di conferma del progetto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A101 | Centroide in scala di grigi del punto laser con soglia adattiva | Cornice in scala di grigi, ROI, parametri di filtraggio dello sfondo e dei candidati | Centro del singolo punto luminoso, area e quantità legate all'energia | L'output delle coordinate fisiche deve essere verificato con la fotocamera target, l'obiettivo e i dati di calibrazione. |
| ALG-A102 | Estrazione del candidato dominio connesso a più punti laser | Cornice in scala di grigi, ROI e parametri di filtraggio del dominio connesso | Più candidati in evidenza e le loro caratteristiche | I punti luminosi in contatto o sovrapposti non si separano automaticamente |
| ALG-A103 | Centro spot sub-pixel della superficie quadratica logaritmica | Parametri approssimativi di spot gaussiano, finestra e sfondo | Centro quadratico logaritmico e risultati di adattamento | Una forte saturazione, non gaussiana e il troncamento della finestra possono produrre distorsioni |
| ALG-A104 | Centro del punto luminoso a simmetria radiale sfumata | Parametri di screening del gradiente e del punto simmetrico quasi radiale | Centro e residuo di simmetria radiale | L'effetto di posizionamento deve essere verificato in base alla forma riflettente del bersaglio e alle condizioni di imaging. |
| ALG-A105 | Momento secondo del punto laser e diametro dell'asse principale | Risposta lineare all'intensità del punto, allo sfondo e a ROI | Centro di massa, momento del secondo ordine, diametri e direzioni degli assi primari e secondari | Viene implementato solo il calcolo del momento del secondo ordine, non un sistema di misurazione ISO11146 completo |
| ALG-A106 | Diametro energetico circostante del punto laser | Punto, centro, rapporto energetico e scala | Rapporto specificato tra raggio e diametro dell'energia circostante | L'integrale in scala di grigi non viene convertito automaticamente in Watt o Joule |
| ALG-A107 | Qualità dello spot laser e diagnostica dell'usabilità | Spot, informazioni relative all'esposizione e limiti di qualità | Quantità diagnostiche e controlli dei limiti quali saturazione, troncamento e rapporto assiale | Le soglie di qualità richiedono test delle apparecchiature e non sono criteri di accettazione automatica. |
| ALG-A108 | Corrispondenza uno a uno dei bit di riferimento del punto multi-laser | Punti di rilevamento, punti di riferimento e limite superiore della distanza nello stesso sistema di coordinate | Corrispondenze uno a uno e elementi mancanti | Non stima i parametri esterni e non dimostra l'identità del bersaglio. |
| ALG-A109 | Calibrazione polinomiale tra pixel bidimensionali e coordinate fisiche | Pixel sullo stesso piano delle coordinate di riferimento e dell'ordine di mappatura | Coefficienti di mappatura bidimensionale e risultati di adattamento | La mappatura empirica bidimensionale non sostituisce la calibrazione tridimensionale |
| ALG-A110 | Mappatura della calibrazione del punto laser e propagazione della covarianza | Punti dei pixel, calibrazione 2D efficace e covarianza dei pixel | Coordinate di mappatura e propagazione di covarianze date | Le piastre di calibrazione, la deriva termica e le deviazioni del modello non vengono incluse automaticamente |
| ALG-A111 | Conversione del pixel del punto laser nell'angolo di visualizzazione della fotocamera | Pixel, intrinseche della fotocamera e distorsione | Linea di vista e angolo dell'unità del sistema di coordinate della fotocamera | Mancano informazioni sulla distanza, i punti 3D non possono essere recuperati individualmente |
| ALG-A112 | Ripetibilità bidimensionale dello spot laser ed ellisse di copertura | Ripetere le stesse condizioni per le coordinate 2D e i livelli di copertura | Media, covarianza, RMS radiale ed ellisse di copertura | L'ipotesi di copertura normale bidimensionale non dimostra l'accuratezza fisica o la stabilità a lungo termine |
Dalla valutazione alla consegna
- Hai bisogno di conferma: Chiarire compiti, dati, risultati, indicatori, piattaforme, interfacce, numero di dispositivi e tempo pianificato.
- Verifica del campione: Campioni fissi e calibri di valutazione costituiscono la base dell’algoritmo, le condizioni applicabili e l’ambito di implementazione.
- Sviluppo e debug congiunto: Combinazione completa di algoritmi, accesso ai dati, configurazione dei parametri, stato anomalo, interfaccia dei risultati e registro.
- Accettazione indipendente: Verificare l'effetto, il consumo di tempo, la stabilità e il meccanismo di ripristino in base ai dati concordati o alle stazioni delle apparecchiature.
- Autorizzazione e manutenzione: Determina la licenza in esecuzione in base al dispositivo, allo scenario e alla versione e gestisci continuamente i problemi dello scenario originale e gli aggiornamenti controllati.
Il contenuto della consegna può includere librerie o programmi di algoritmi, esempi di richiamo, descrizioni di interfacce e parametri, file di configurazione o calibrazione, rapporti di test, note sulla versione e piani di ripristino. Il codice sorgente, i modelli specifici del progetto, i componenti di terzi, l'hardware e gli adattamenti della nuova piattaforma vengono confermati separatamente nell'offerta.
Domande frequenti
Come posso sapere se un algoritmo esistente funzionerà con il mio dispositivo?
Fornire innanzitutto campioni originali, obiettivi della missione, risultati di riferimento e condizioni dell'attrezzatura. Dopo aver completato l'ispezione dei dati e la verifica del campione, è possibile chiarire la riusabilità, lo sviluppo che deve essere integrato, i risultati attesi e i metodi di accettazione.
Sono supportate Windows, Linux e le piattaforme integrate?
L'adattamento può essere valutato in base al sistema di destinazione, al processore e all'interfaccia chiamante. Il progetto confermerà inoltre le dipendenze, le risorse, il modulo di consegna, il metodo di installazione e le condizioni di test delle prestazioni.
Perché la precisione e la velocità di elaborazione devono essere confermate progetto per progetto?
Gli indicatori varieranno in base alla difficoltà del campione, alla risoluzione dell'immagine, alla combinazione dell'algoritmo, all'hardware e al calibro statistico. Attraverso campioni di clienti e test della piattaforma target, è possibile formare indicatori di progetto accettabili.
È possibile concedere licenze in base al numero di dispositivi?
Le licenze possono essere concordate in base alle entità del cliente, alle apparecchiature o alle postazioni di lavoro, agli scenari dell'algoritmo, alle versioni di consegna e alle scadenze. Le regole per la sostituzione della macchina, il funzionamento offline, il ripristino e la nuova attrezzatura sono specificate nel contratto.
Possiamo continuare a ottimizzare in futuro?
Può riprodurre, migliorare e verificare la regressione di nuovi campioni, problemi di valutazione errata e cambiamenti nelle condizioni di lavoro nella scena originale. Nuovi prodotti, hardware o funzionalità vengono valutati in base all'ambito della modifica.
Consultazione del progetto
xuzhiyang0928@gmail.com
Invia campioni e condizioni dell'attrezzatura per chiarire l'ambito di sviluppo e consegna
Modulo algoritmo di visione e servizi di sviluppo SDK
Descrivi l'oggetto dell'attività, l'immagine o il video originale, gli indicatori di destinazione, la piattaforma del dispositivo, l'interfaccia e la situazione campione.
Telefono: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com