Algoritmo de visão e adaptação do dispositivo · Visão geral da capacidade
Módulo de algoritmo de visão e serviços de desenvolvimento SDK
Para fabricantes de equipamentos, integradores de sistemas e equipes corporativas de P&D, processamento e medição de imagens, pontos e linhas de laser, imagens infravermelhas e serviços de algoritmo de imagem térmica podem ser selecionados de acordo com as tarefas. Combine as amostras originais, condições do equipamento, interfaces e requisitos de aceitação para esclarecer o escopo do desenvolvimento, embalagem do SDK, adaptação do equipamento e manutenção da versão.
Selecione serviços de algoritmo por tarefa
Processamento de imagens, medição e análise experimentalÂngulo de contato da gota, dimensões 2D, contornos, registro, segmentação, temporização e avaliação de medição.Algoritmos para pontos e linhas laserO posicionamento do ponto de luz, a análise do ponto de luz, a calibração e as possíveis direções da cena de aplicação são avaliadas de acordo com as condições reais de imagem.Algoritmos de imagem infravermelha e térmicaCorreção de dados, análise de mapa de calor, detecção de alvos, registro multimodal e campos de aplicação industrial.
Escopo do serviço
Projetos de algoritmos de visão geralmente envolvem imagens, dados, algoritmos, interfaces e ambientes operacionais de dispositivos simultaneamente. O serviço começa com a tarefa de detecção ou medição do cliente e combina os recursos necessários em uma solução executável.
| Necessidades do cliente | Conteúdo do serviço | saída principal |
|---|---|---|
| Desenvolvimento de algoritmo de novo dispositivo | Avaliação de amostras, design de soluções, combinação de algoritmos, desenvolvimento de interfaces e depuração conjunta de equipamentos | Software de projeto, configuração de parâmetros, documentação de interface e relatório de verificação |
| Otimização de equipamentos existentes | Recorrência de problemas, análise de amostras, ajuste de parâmetros ou algoritmos, regressão de versões antigas e novas | Versão otimizada, registros de problemas, resultados de comparação e instruções de atualização |
| Integração do módulo de algoritmo | Confirmação de entrada e saída, acesso a biblioteca ou programa, status de exceção e adaptação do formato de resultado | Interface de chamada, exemplos, códigos de status e instruções de implantação |
| Implantação de replicação em vários dispositivos | Software e configuração fixos, licenciamento de dispositivos, verificações de instalação e gerenciamento de versões | Registros de licenciamento, pacotes de implantação, registros de dispositivos e planos de recuperação |
| Manutenção e iteração contínuas | Tratamento de problemas do cenário original, testes de regressão, atualizações controladas e avaliação de alterações | Manter registros, notas de lançamento e planos de iteração |
Principais capacidades algorítmicas
Os recursos algorítmicos são organizados por missão empresarial. Um projeto pode combinar vários módulos e adicionar adaptações de projeto com base em imagens, calibração, regras de negócios e plataformas operacionais.
| Página de habilidade | Tarefas aplicáveis | Saída típica | Pontos-chave de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|
| Posicionamento de pontos a laser e análise de pontos | Detecção de ponto único, multiponto e ponto de luz | Coordenadas centrais, parâmetros morfológicos, status de qualidade e resultados de calibração | Comprimento de onda, exposição, tamanho do spot, posição de referência e plataforma do equipamento |
| Análise de ângulo de contato e perfil de gota | Perfil de gotículas, linha de base e análise dinâmica de processo | Ângulo de contato, parâmetros de ajuste, quantidades geométricas e status da linha de contato | Modelos de gotas, linhas de base, escalas, condições de teste e métodos de referência |
| Medição dimensional e de contorno 2D | Medições de bordas, contornos e pontos 2D | Posição, tamanho, resíduos de ajuste e desvios de forma | Desenhos, tolerâncias, dados, calibrações, condições ópticas e grandezas de referência |
| Registro de imagem e calibração de câmera | Alinhamento de imagem, mapeamento 2D, calibração e dedistorção | Matriz de transformação, parâmetros de câmera, parâmetros de distorção e resíduos | Sistema de coordenadas, modelo de transformação, placa de calibração, campo de visão e condições de recalibração |
| Segmentação de imagens e análise de partículas | Extração de regiões, contagem de partículas, separação de adesão e estatísticas morfológicas | Máscaras, objetos, contagens, contornos, esqueletos e distribuições | Definição de primeiro plano, regras de anotação, colagem, limites de objetos e escalas |
| Tempo de movimento e estatísticas de processo | Estimativas de movimento, tendências, ciclos, eventos e pontuação de anomalias | Deslocamentos, trajetórias, espectros, períodos, eventos e pontuações | Carimbo de data e hora, taxa de amostragem, escala, condições operacionais, linha de base normal e definição de evento |
| Propriedades físicas de umedecimento e inversão de parâmetros de interface | Energia superficial, tensão crítica, embebição de pó e cálculos de queda suspensa | Componentes de propriedades físicas, resultados de regressão, resíduos e status | Modelos, propriedades de líquidos, unidades, temperatura, calibração e métodos de referência |
| Repetibilidade de medição e avaliação de incerteza | Análise do sistema de medição, regressão de calibração e cálculo de incerteza | Componentes de variância, intervalos, parâmetros de regressão e incerteza | Projeto de experimentos, equipamentos de referência, faixas de medição, tolerâncias e modelos de erro |
| Autorização de equipamentos e serviços de otimização contínua | Desenvolvimento do primeiro protótipo, duplicação de equipamentos, manutenção e atualizações de versões | Escopo de licença, registro de versões, registros de manutenção e planos de mudança | Número de dispositivos, cenários, prazos, substituição, operação offline e escopo de serviço |
Método de seleção de projetos
- Defina os resultados do negócio: Determine se coordenadas, dimensões, ângulos, contagens, máscaras, tendências, parâmetros físicos ou julgamento são necessários e descreva as unidades e os usos posteriores.
- Forneça dados representativos: Envie amostras normais, limítrofes e anormais, juntamente com campo de visão, resolução, exposição, distância de trabalho, taxa de amostragem e variações de campo.
- Determine o método de avaliação: Esclareça valores de referência, regras de rotulagem, estratificação de amostras, denominadores estatísticos e limites de aprovação.
- Confirme o ambiente operacional: Descreva o sistema operacional, CPU/GPU/NPU, memória, idioma de chamada, interface, simultaneidade, número de dispositivos e requisitos off-line.
- Verificação completa da amostra: Verifique o efeito, o tratamento de falhas, o consumo de tempo e o uso de recursos em dados independentes e, em seguida, determine o escopo de desenvolvimento e implantação.
Os projetos de atualização de equipamentos existentes também precisam fornecer a versão atual do software, amostras de problemas, registros de operação, configurações de câmeras e fontes de luz e registros recentes de alterações de hardware.
Verificação de amostra e confirmação de desempenho
O desempenho do algoritmo está diretamente relacionado às condições de imagem, distribuição da amostra, plataforma alvo e calibre de avaliação. O projeto adota verificação faseada, para que a precisão, taxa de detecção, taxa de falsos alarmes, ritmo de processamento e estabilidade tenham um escopo de aplicação claro.
| estágio | trabalho principal | Resultados disponíveis para clientes |
|---|---|---|
| Verificação de dados | Verifique os dados originais, valores de referência, amostras anormais e regras de avaliação | Insira a lista de verificação, lacunas e plano de verificação |
| linha de base da amostra | Compare rotas de algoritmos e registre parâmetros, resultados e condições de falha | Conclusões de viabilidade, resultados de referência e recomendações de implementação |
| desenvolvimento de projetos | Combinação completa de módulos, interface, configuração, status e registro | Versão executável, informações de interface e registros de teste |
| Aceitação independente de dados | Use dados que não participaram do ajuste de parâmetros ou reteste em uma estação de trabalho acordada | Estatísticas de indicadores, resultados amostra por amostra e registros de aceitação |
| Verificação da operação do equipamento | Verifique a operação contínua, recuperação de exceções, gerenciamento de recursos e versões | Execute relatórios, instruções de implantação e cenários alternativos |
As métricas de desempenho são definidas no início do projeto e documentadas juntamente com o intervalo de amostras, configuração de hardware, versão de software e condições de teste.
Catálogo de Capacidade de Algoritmo 112
A tabela abaixo é utilizada para seleção preliminar de tecnologia e lista os principais insumos, resultados disponíveis e pontos de confirmação do projeto. Os campos finais da interface, unidades, limites, plataformas e critérios de aceitação são determinados no plano do projeto.
F01 Perfil da gota e ângulo de contato (9 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A01 | Método altura-largura (θ/2) | Contorno da gota, linha de base de contato e convenção de coordenadas | Ângulo de contato e quantidades geométricas usadas para revisão | Aplica-se a aproximação da calota esférica; modelo de forma de gota não arbitrário |
| ALG-A02 | Ajuste de círculo de mínimos quadrados algébricos | Contorno da queda do assento e definição do ponto de contato | Ajustando parâmetros do círculo e ângulo de contato | Suposição geral do arco; precisa verificar a influência da deformação da gravidade |
| ALG-A03 | Encaixe elipse | Pontos de contorno 2D | Centro da elipse, comprimento e direção do eixo | Usado para gerar parâmetros de elipse geométrica; o ângulo de contato precisa ser calculado com base nas definições de linha de base, ponto de contato e ângulo |
| ALG-A04 | Ajuste polinomial local robusto | Contorno de gota, ordem polinomial e intervalo de ajuste | Tangente e ângulo do ponto de contato | O intervalo de adaptação e a linha de base devem ser confirmados com base na amostra |
| ALG-A05 | Ajuste suave de spline B cúbico | Contorno de gotas, pontos de controle e parâmetros de suavização | Contornos suaves, tangentes locais e ângulos | A suavização não pode restaurar os verdadeiros contornos ocluídos |
| ALG-A06 | Young-Laplace / ADSA | O contorno de uma queda do assento que satisfaz as condições de simetria axial e equilíbrio estático | Parâmetros e ângulos de ajuste do modelo Zuodi | O modelo de queda sentada não se torna automaticamente o produto de inversão de imagem de gota suspensa |
| ALG-A28 | Integração numérica de contornos axissimétricos | Perfis axiais e radiais, escalas de comprimento | Volume axissimétrico e área de superfície | Requer simetria axial e contornos confiáveis; grandezas físicas dependem da escala |
| ALG-A92 | Correção de coordenadas de linha de base de inclinação | Pontos de contorno, pontos finais da linha de base e direções do eixo da imagem | Coordenadas de correção e transformação | A correção de coordenadas não pode corrigir pontos de contato errados |
| ALG-A93 | Identificação do status de movimento da linha de contato | Tempo, raio de contato, ângulo e limite de velocidade | Status e segmentação do movimento da linha de contato | A determinação do status é limitada pela taxa de amostragem e limite |
F02 Medição Geométrica e Análise de Perfil (16 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A07 | Ajuste de linha reta total de mínimos quadrados | Ponto bidimensional definido no mesmo sistema de coordenadas | Direção da linha, posição e resíduos de ajuste | Os resultados dos mínimos quadrados não excluem automaticamente valores discrepantes |
| ALG-A08 | RANSAC Estimativa de modelo robusto | Conjunto de pontos 2D, tipo de modelo e limite de pontos internos | Modelos de linha ou círculo, pontos interiores e resíduos | Os resultados só podem ser comparados depois que o tipo de modelo e o limite estiverem claros. |
| ALG-A09 | Embora detecção linear | Mapa em escala de cinza ou borda, comprimento e limites de conexão | Segmentos e locais de linha candidatos | O segmento de linha candidato não é uma categoria de borda de produto identificada |
| ALG-A10 | Calibre gradiente subpixel | Imagem, linha de amostragem do calibre e polaridade da borda | Posição da borda subpixel na linha de amostra | A posição do pixel não é diretamente igual à precisão do tamanho físico |
| ALG-A17 | Método de pinça rotativa de casco convexo | Pontos de contorno no mesmo sistema de coordenadas | Diâmetro Feret máximo e mínimo | Dimensões físicas requerem dimensionamento |
| ALG-A18 | Medição da largura da borda dupla da seção normal | Máscara binária, linha central e parâmetros de amostragem normais | Largura da seção ao longo da linha central | A largura 2D não pode ser interpretada como profundidade da vala |
| ALG-A19 | Análise do desvio do contorno do campo de distância do símbolo | Máscaras de referência e observação registradas | Distância sinalizada e desvio de contorno | O erro de registro deve ser diferenciado do erro de forma |
| ALG-A29 | Encaixe de círculo de distância ortogonal geométrica | Conjunto bidimensional de pontos próximos ao círculo e parâmetros de iteração | Círculo de ajuste de distância geométrica e erro residual | O resultado da convergência é afetado pelo valor inicial, pela qualidade do conjunto de pontos e pela proporção de outliers. |
| ALG-A30 | Encaixe robusto em linha reta Huber IRLS | Conjunto de pontos bidimensionais, iteração e parâmetros de ajuste de Huber | Linha reta robusta e informações de peso | A robustez tem escopo de aplicação e não pode substituir a inspeção de qualidade da amostra |
| ALG-A34 | Correspondência de modelo de distância de chanfro | Bordas de imagem e modelo | Custo de correspondência de chanfro e posições candidatas | A distância correspondente não é probabilidade de classe |
| ALG-A35 | Correspondência de contorno invariante ao momento Hu | Dois contornos 2D e como compará-los | Pontuação de diferença de forma de Hu | A pontuação não é equivalente à confiança de identificação calibrada |
| ALG-A36 | Descritor de contorno de Fourier | Contornos fechados ordenados, número de amostras e número de harmônicos | Descritor de contorno de Fourier | O descritor não fornece automaticamente rótulos de classificação de produtos |
| ALG-A41 | Ajuste de plano ortogonal de conjunto de pontos tridimensionais | Um ponto tridimensional definido com significado físico | Plano normal, posição e residual | Pontos tridimensionais não podem ser gerados do nada a partir de fotos bidimensionais comuns. |
| ALG-A45 | Distância de contorno bidirecional de Hausdorff e Chanfro | Dois contornos no mesmo sistema de coordenadas | Distância Hausdorff e Chanfro bidirecional | Os limites de distância devem ser definidos com base nas tolerâncias do produto e amostragem |
| ALG-A46 | Retângulo de envelope girado com área mínima | Conjunto de pontos 2D | Girar retângulo, orientação e tamanho do envelope | O retângulo externo não substitui todas as tolerâncias dimensionais e geométricas |
| ALG-A99 | Retidão de área mínima bidimensional | Pontos de amostragem bidimensionais limitados | Largura e direção mínima da banda paralela do envelope | Não constitui diretamente um conjunto completo de inspeções de tolerância geométrica ISO ou ASME |
F03 Segmentação de partículas e aprimoramento de imagem (32 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A11 | Segmentação de limite de Otsu Otsu | Tons de cinza, cores inversas e configurações de suavização | Limite global, máscara binária | Distribuição em escala de cinza que precisa ser adequada ao limite global |
| ALG-A12 | Rotulagem e filtragem de domínio conectado | Máscara binária, limite inferior de área e regras de conectividade | Lista de áreas, tamanho e localização | Os domínios conectados não conseguem distinguir automaticamente categorias de produtos |
| ALG-A13 | Marcação de bacias hidrográficas de controle | Imagem, máscara de primeiro plano ou parâmetros iniciais | Áreas e rótulos de bacias hidrográficas | A qualidade da semente e do primeiro plano determina as condições de destacabilidade |
| ALG-A14 | Correspondência de modelo de correlação cruzada normalizada | Modelos de referência e imagens a serem pesquisadas | Pontuações de correspondência e localizações de candidatos | Mudanças de rotação, escala ou perspectiva precisam selecionar o método de registro correspondente e verificá-lo separadamente |
| ALG-A15 | Refinamento do esqueleto Zhang-Suen | Máscara binária e limite superior de iteração | esqueleto de pixel único | Os esqueletos não incluem automaticamente a semântica do defeito |
| ALG-A16 | Transformada de distância euclidiana | máscara binária | Campo de distância de pixel | A distância da máscara 2D não é igual à profundidade física |
| ALG-A27 | Segmentação semântica U-Net | Domínio do produto legalmente disponível Peso ONNX e definição de pré-processamento | Máscara de segmentação e resultados de acordo de interface | Os projetos precisam fornecer ou treinar pesos de modelo para categorias de produtos aplicáveis e confirmar o licenciamento de peso e a verificação do domínio do produto |
| ALG-A43 | Detecção de blob LoG multiescala | Limiares de imagem, multiescala e resposta | Identifique o centro de candidatos, escala e resposta | A escala candidata não é diretamente igual ao tamanho físico da partícula |
| ALG-A44 | Cluster de densidade DBSCAN | Ponto ou feição, raio da vizinhança e limite inferior de densidade | Rótulos de cluster e pontos de ruído | O clustering não pode nomear automaticamente os tipos de defeitos |
| ALG-A47 | Limite Gaussiano Adaptativo | Tons de cinza, janelas e deslocamentos | Limite local e máscara binária | Os parâmetros precisam ser combinados com a escala do defeito e não podem ser aplicados a nenhuma textura. |
| ALG-A48 | Limite local de Sauvola | Imagem em escala de cinza, janela e parâmetros estatísticos locais | Mapa e máscara de limite local | Requer marcação e confirmação independentes, e não detecção incondicional de defeitos |
| ALG-A49 | Segmentação de limite triangular | Imagem em tons de cinza e configurações de cores inversas | Limite e mascaramento de triangulação | Distribuição de imagens que precisa estar em conformidade com o modelo de limite |
| ALG-A50 | Segmentação de primeiro plano GrabCut | Imagem colorida e retângulo ou etiqueta inicial | Rótulos e máscaras de primeiro plano | Precisa de inicialização, não de modelo semântico de domínio de produto |
| ALG-A51 | K-significa segmentação de cores | Mapa de cores, espaço de cores e número de clusters | Rótulos de cluster de cores e resultados relacionados | Os clusters de cores não são equivalentes às categorias de aprovação e defeito |
| ALG-A52 | Conjunto de níveis Chan-Vese | Imagem em tons de cinza, máscara inicial e parâmetros de evolução | Máscaras de região e resultados de iteração | Texturas complexas precisam ser verificadas usando outros métodos ou combinações |
| ALG-A53 | Borda de cruzamento zero LoG | Imagem em tons de cinza, escala de filtro e limite de contraste | borda de cruzamento zero | A resposta da borda não forma automaticamente resultados de aceitação dimensional |
| ALG-A54 | Borda gradiente Scharr | Imagem em tons de cinza e limite de gradiente | Resposta de gradiente e bordas | A intensidade do gradiente não corresponde diretamente à profundidade da fissura |
| ALG-A55 | Correção de fundo de cartola em várias escalas | Imagens, elementos estruturais em várias escalas e propriedades alvo de claro e escuro | Correção de fundo e resposta multiescala | O processamento não demonstra as propriedades físicas do material alvo |
| ALG-A56 | Melhoramento de contraste local CLAHE | Imagens, limites de contraste e grades | Aprimorar imagens | As mudanças aprimoradas na aparência não são novas informações de medição |
| ALG-A57 | Correção de iluminação Retinex em escala única | Escala de imagem e iluminação | Gráfico de correção Retinex e resultados relacionados | Não recupera informações perdidas por oclusão ou saturação |
| ALG-A58 | Filtragem bilateral | Imagem, vizinhança e pesos bilaterais | Imagem sem ruído | O efeito de eliminação de ruído deve ser avaliado em conjunto com a cadeia de medição |
| ALG-A59 | Denoising médio não local | Imagem, intensidade de ruído e janela de pesquisa | Imagem sem ruído | Nenhum compromisso para recuperar estruturas abaixo da resolução da imagem |
| ALG-A60 | Reconstrução morfológica | Gráfico semente, gráfico de restrição e regras de conectividade | Resultados da reconstrução e status da iteração | Erros iniciais alterarão os resultados e não podem substituir o julgamento semântico. |
| ALG-A61 | Preenchimento de buraco binário | Máscara binária e regras de conectividade | Máscara de preenchimento de furos e resultados de processamento | Se buracos reais forem alvos de detecção, eles não poderão ser apagados pelo pré-processamento. |
| ALG-A62 | Campo de distância h-máxima sementes | Máscara binária, valor h e intervalo mínimo | Sementes de campo à distância e resultados relacionados | Apenas são geradas sementes de segmentação, o que não significa que os alvos tenham sido separados corretamente. |
| ALG-A63 | Rastreamento do caminho do gráfico esqueleto | Esqueleto de pixel único ou opções de refinamento explícito | Nós de esqueleto, ramificações e caminhos | O rastreamento de caminho não diferencia automaticamente entre rachaduras, arranhões e poeira |
| ALG-A64 | Planejamento dinâmico de caminhos de limite | Mapa de custos 2D, eixo do caminho e restrições de endpoint | Caminhos e custos de restrição | Mapa de custos de dependência de caminho, não verdade básica do contorno universal |
| ALG-A65 | Linha central do laser do centro de gravidade em tons de cinza | Imagem de linha de laser, eixo de digitalização e parâmetros de fundo | Linha central em tons de cinza | A linha central do pixel não é igual ao contorno 3D calibrado |
| ALG-A66 | Recursos de textura Gabor | Parâmetros de filtro de imagem, direção e comprimento de onda | Resposta e características da textura Gabor | A extração de recursos não conclui automaticamente a classificação de defeitos |
| ALG-A80 | Textura LBP de padrão binário local | Imagem em tons de cinza | Codificação LBP e estatísticas de textura | A codificação em si não tem significado de categoria de defeito |
| ALG-A81 | Textura da matriz de co-ocorrência de nível de cinza GLCM | Imagens quantizadas em tons de cinza, níveis e deslocamentos espaciais | Recursos de matriz e textura de coocorrência | Os limites de recursos precisam ser verificados de acordo com as tarefas |
| ALG-A82 | Entalhe gaussiano no domínio da frequência para remover franjas periódicas | Imagem, posição de frequência marginal e largura de banda de entalhe | Imagem de franja deperiódica | Necessidade de distinguir estruturas repetidas verdadeiras de franjas de interferência |
F04 Câmera de registro e geometria do laser (10 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A20 | Extração de crista sub-pixel Steger | Imagem linear em tons de cinza, parâmetros de escala e curvatura | Posição da crista subpixel e resposta associada | A extração de Ridge não é um sistema de digitalização 3D acabado |
| ALG-A21 | Triangulação a laser | Parâmetros internos e externos da câmera, plano do laser e posição da imagem | O ponto de intersecção tridimensional do raio e o plano de calibração | Deve ser calibrado usando equipamento real, a precisão física não pode ser fornecida com parâmetros sintéticos |
| ALG-A31 | Registro de tradução dependente de fase | Imagens de referência e móveis com texturas sobrepostas | Tradução 2D e respostas relacionadas | Adequado para estimativa de tradução; rotação ou postura tridimensional requer a seleção do modelo correspondente |
| ALG-A32 | Registro de intensidade ECC | Sobreposição de imagens, modelos de movimento e valores iniciais | Especifique transformações bidimensionais e indicadores relacionados | Baseando-se no valor inicial e na similaridade da imagem, o projeto precisa definir uma determinação de falha |
| ALG-A33 | Registro de homografia ORB e RANSAC | Imagens de origem e destino com recursos suficientes | Correlação de recursos e transformação de homografia | Aplicável à homografia; não cobre automaticamente cenas com múltiplas profundidades |
| ALG-A37 | Registro ICP de corpo rígido 2D | Conjunto de pontos 2D, pose inicial aproximada e parâmetros de poda | Transformação de corpo rígido bidimensional e resíduos de registro | Não é um registro global, nem uma calibração olho-mão de um robô 3D. |
| ALG-A38 | Os pontos correspondentes devem ser instalados | Pontos correspondentes no mesmo plano | Matriz homográfica bidimensional | As relações de plano único não podem ser substituídas pela calibração tridimensional completa |
| ALG-A39 | Calibração de câmera quadriculada multivisualização | Tabuleiro de xadrez multivisualização ou pontos de canto, dimensões e especificações de imagem | Parâmetros internos da câmera, distorção e resultados de calibração | A instalação e o status da lente devem ser revisados após as alterações. |
| ALG-A40 | Dedistorção de imagem e ponto | Imagem ou pixels, parâmetros intrínsecos da câmera e distorção | Imagem correta ou coordenadas de ponto | Baseia-se em parâmetros internos eficazes e não promete eliminar todos os erros ópticos |
| ALG-A42 | Corpo rígido SVD e registro de similaridade | Conjunto de pontos bidimensionais e opções de escala correspondentes sequencialmente | Corpo rígido ou transformação semelhante | Adequado para pontos correspondentes bidimensionais; o registro tridimensional requer o estabelecimento de dados independentes e links coordenados |
F05 Tempo de movimento e estatísticas de processo (20 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A22 | Filtro de Kalman | Posição inicial, passo de tempo e configurações de ruído | Estimativa bidimensional de posição e estado de velocidade | A saída filtrada não pode disfarçar medições inválidas como posições medidas |
| ALG-A23 | jogo da Hungria | Matriz de custos e limite de rejeição | Associações um-para-um e itens incomparáveis | Os resultados da associação não constituem uma identificação real. |
| ALG-A24 | Suavização e derivação de Savitzky-Golay | Sequência, janela, ordem, intervalo de amostragem e ordem derivada | Sequência suave ou derivada | A amostragem uniforme e a legalidade dos parâmetros devem ser claras |
| ALG-A25 | Estimativa do espectro de potência de Welch | Janelas de sinal, taxa de amostragem e segmentação | Densidade espectral de frequência e potência | A integridade do equipamento a longo prazo não pode ser inferida a partir de um único segmento do espectro |
| ALG-A26 | Detecção de anomalia de distância Mahalanobis | Recursos normais de treinamento, regularização e recursos de teste | Pontuação de distância e julgamento de anomalia confirmada | Precisa de distribuição normal verdadeira, não de um identificador universal de defeitos |
| ALG-A67 | Fluxo óptico esparso de Lucas-Kanade | Dois quadros consecutivos, pontos de canto iniciais e parâmetros de rastreamento | Movimento de ponto esparso e estado efetivo | O rastreamento de fluxo óptico não é igual à correlação de identidade entre espelhos |
| ALG-A68 | Fluxo Óptico Denso Farneback | Dois quadros consecutivos e parâmetros de fluxo óptico | Campo denso de deslocamento bidimensional | O deslocamento da imagem não é diretamente igual à velocidade tridimensional |
| ALG-A69 | Separação de fundo MOG2 | Parâmetros de quadro contínuo e aprendizagem em segundo plano | máscara de primeiro plano | Os clientes potenciais não são categorias específicas, como pessoas, chamas, etc. |
| ALG-A70 | Detecção de movimento diferencial de quadro duplo | Dois quadros, limiar de diferença e parâmetros morfológicos | máscara diferencial de movimento | Incapaz de julgar de forma independente a categoria ou o nível de perigo do alvo em movimento |
| ALG-A71 | Média Móvel Exponencial EWMA | Sequência numérica, coeficiente de suavização e valor inicial | Série suavizada EWMA | A suavização não pode eliminar o desvio do sistema |
| ALG-A72 | Filtragem de anomalia de desvio absoluto mediano de Hampel | Sequências numéricas, janelas e limites MAD | Marcadores discrepantes e sequências de processamento | Os valores de substituição não podem representar medidas originais válidas |
| ALG-A73 | Detecção bilateral de alterações CUSUM | Sequência, média alvo, desvio permitido e limite | Alterar estatísticas e candidatos de alarme | Os limites de alarme e o descarte de equipamentos serão acordados separadamente. |
| ALG-A74 | transformada de Fourier de curto prazo STFT | Sinal, taxa de amostragem, janela e tamanho do passo | espectro de tempo | As informações de alias não podem ser recuperadas quando a taxa de amostragem é insuficiente |
| ALG-A75 | Estimativa do período de autocorrelação FFT | Sequência, taxa de amostragem e intervalo de atraso de pesquisa | Estimativas de período ou frequência e quantidades relacionadas | A existência de ciclos não comprova diretamente o tipo de falha do equipamento. |
| ALG-A76 | DTW de distorção temporal dinâmica | Janela de duas sequências e caminho | Distância DTW e caminho de alinhamento | A distância de similaridade não é igual à verdadeira identidade do evento |
| ALG-A77 | Mínimos Quadrados Recursivos RLS | Vetores de recursos, observações e parâmetros de recursão | Coeficientes e status do modelo online | As condições de incentivo do modelo e dos dados precisam ser definidas |
| ALG-A78 | Média e covariância on-line de Welford | Sequência de observação dimensionalmente consistente | Média online, covariância e contagem | As estatísticas não fornecem automaticamente julgamentos de qualificação de processos |
| ALG-A79 | Pontuação de anomalia residual de reconstrução PCA | Amostras normais, normalização de recursos e pontuações de componentes principais | fração de diferença residual reconstruída | É necessário estabelecer uma linha de base normal, não um diagnóstico geral de falhas |
| ALG-A83 | Envelope RMS de curto prazo | Sinais, janelas e etapas | Envelope RMS de curto prazo | As unidades físicas dependem da calibração de entrada |
| ALG-A84 | Detecção unidimensional de significância de pico | Sequência unidimensional, saliência e intervalo mínimo | Posição de pico e quantidade de correlação de pico | Os picos não podem ser nomeados automaticamente como eventos de defeito |
F06 Inversão de propriedade física da molhagem (7 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A85 | OWRK Inversão de energia de superfície sólida | Ângulo de contato líquido multi-sonda e propriedades físicas dos componentes | Componente de energia de superfície sólida OWRK | Unidades de propriedades físicas consistentes e modelos de superfície aplicáveis precisam ser usados |
| ALG-A86 | Wu Inversão média harmônica da energia superficial | Ângulo de contato e dispersão de líquido da sonda e componentes polares | Componente de energia superficial Wu | Não inferir diretamente propriedades físicas a partir de um único gráfico não calibrado |
| ALG-A87 | vOCG Inversão de energia superficial ácido-base | Ângulo de contato, LW líquido da sonda e conteúdo ácido-base | Componente de energia superficial vOCG | As combinações de fluidos de sonda e as suposições do modelo devem ser claras |
| ALG-A88 | Extrapolação de tensão superficial crítica Zisman | Ângulo de contato em série e tensão superficial do líquido | Extrapolação e ajuste da tensão superficial crítica | O valor extrapolado não é equivalente ao valor real da energia superficial sólida universal |
| ALG-A89 | Washburn Ângulo de contato de absorção de líquido em pó | Tempo, qualidade de absorção de líquido, constantes de material e propriedades físicas do líquido SI | Ângulo de contato de absorção de líquido em pó e quantidade de regressão | As constantes do material são calibradas com as mesmas condições de enchimento; diferentes constantes acordadas não podem ser misturadas. |
| ALG-A90 | Integração direta de gota suspensa Young-Laplace | Parâmetros de ligação, comprimento do arco de integração e tamanho do passo | Perfil suspenso pendente adimensional | Não é necessário encontrar o ADSA completo da tensão superficial desconhecida na foto. |
| ALG-A91 | Estimativa de tensão de regressão de curvatura de gota suspensa | Semicontornos pré-suavizados, diferenças de densidade e gravidade em metros | Estimativa de tensão de regressão de curvatura | A direção da altura deve ser consistente; não é um ajuste ADSA não linear completo |
F07 Estatísticas de Medição e Incerteza (6 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A94 | Intervalo de confiança percentil de bootstrap | Amostras, funções estatísticas, níveis de confiança e configurações de reamostragem | Intervalos percentuais e resultados estatísticos | A configuração do nível de confiança não é igual à prova de cobertura real para amostras finitas |
| ALG-A95 | Propagação da incerteza de medição de Monte Carlo | Modelo de medição, médias e covariâncias de entrada, configurações de amostragem | Distribuição de resultados do modelo e estatísticas de incerteza | Itens faltantes do sistema não são preenchidos automaticamente por amostragem |
| ALG-A96 | Medição ANOVA cruzada R&R | Dados de balanceamento por peça, operador, número de repetições | Medir R&R e componentes de variação | Não incorpore automaticamente termos de interação nem realize testes completos de significância |
| ALG-A97 | Calibração linear de mínimos quadrados ponderados | Referência x e medição y e incerteza padrão | Coeficientes de calibração linear e resíduos | Os resíduos de regressão não são incertezas completas do equipamento |
| ALG-A98 | Regressão de erro bivariado de Deming | Duas observações variáveis e razão de variância de erro | Coeficiente de regressão de Deming | A taxa de variância do erro precisa ter uma base |
| ALG-A100 | Propagação de incerteza de sensibilidade de primeira ordem | Modelo de medição, média, covariância e tamanho do passo de diferença | Resultados de sensibilidade e propagação de primeira ordem | A não linearidade forte e as quantidades ausentes do sistema precisam ser avaliadas separadamente. |
Análise de Ponto de Laser F08 (12 itens)
| número de série | Módulo de algoritmo | Entradas comuns | Saída disponível | Pontos de confirmação do projeto |
|---|---|---|---|---|
| ALG-A101 | Centróide em escala de cinza de ponto laser de limite adaptativo | Quadro em escala de cinza, ROI, parâmetros de filtragem de fundo e candidato | Centro de ponto brilhante único, área e quantidades relacionadas à energia | A saída da coordenada física precisa ser verificada com a câmera alvo, lente e dados de calibração. |
| ALG-A102 | Extração de candidato a domínio conectado por ponto multilaser | Quadro em escala de cinza, ROI e parâmetros de filtragem de domínio conectado | Vários candidatos de destaque e suas características | Contato ou pontos brilhantes sobrepostos não se separam automaticamente |
| ALG-A103 | Centro do ponto subpixel da superfície quadrática logarítmica | Parâmetros aproximados de ponto gaussiano, janela e fundo | Centro quadrático logarítmico e resultados de ajuste | Saturação forte, não gaussiana e truncamento de janela podem produzir viés |
| ALG-A104 | Centro do ponto de luz com simetria radial gradiente | Parâmetros de triagem de gradiente e ponto simétrico quase radial | Centro de simetria radial e residual | O efeito de posicionamento precisa ser verificado de acordo com o formato do alvo reflexivo e as condições de imagem. |
| ALG-A105 | Segundo momento do ponto laser e diâmetro do eixo principal | Resposta linear à intensidade do ponto, fundo e ROI | Centro de massa, momento de segunda ordem, diâmetros e direções dos eixos primário e secundário | Apenas o cálculo de momento de segunda ordem é implementado, não um sistema de medição ISO11146 completo |
| ALG-A106 | Ponto de laser ao redor do diâmetro de energia | Ponto, centro, proporção de energia e escala | Razão especificada de raio e diâmetro de energia circundante | Integral em escala de cinza não converte automaticamente em Watts ou Joules |
| ALG-A107 | Diagnóstico de qualidade e usabilidade do ponto laser | Spot, informações relacionadas à exposição e limites de qualidade | Grandezas de diagnóstico e verificações de limite, como saturação, truncamento e proporção do eixo | Os limites de qualidade exigem testes de equipamentos e não são critérios de aceitação automáticos. |
| ALG-A108 | Correspondência um-para-um de bits de referência de ponto multilaser | Pontos de detecção, pontos de referência e limite superior de distância no mesmo sistema de coordenadas | Correspondências um a um e itens faltantes | Não estima parâmetros externos e não prova a identidade do alvo. |
| ALG-A109 | Pixel bidimensional para calibração polinomial de coordenadas físicas | Pixels no mesmo plano que coordenadas de referência e ordem de mapeamento | Coeficientes de mapeamento bidimensional e resultados de ajuste | O mapeamento empírico bidimensional não substitui a calibração tridimensional |
| ALG-A110 | Mapeamento de calibração de ponto laser e propagação de covariância | Pontos de pixel, calibração 2D eficaz e covariância de pixel | Mapeamento de coordenadas e propagação de determinadas covariâncias | Placas de calibração, desvios de temperatura e desvios de modelo não são incluídos automaticamente |
| ALG-A111 | Conversão de pixel de ponto de laser para ângulo de visão da câmera | Pixels, intrínsecos da câmera e distorção | Linha de visão e ângulo da unidade do sistema de coordenadas da câmera | Faltando informações de distância, os pontos 3D não podem ser recuperados individualmente |
| ALG-A112 | Repetibilidade bidimensional do ponto laser e elipse de cobertura | Repita as mesmas condições para coordenadas 2D e níveis de cobertura | Média, covariância, RMS radial e elipse de cobertura | A suposição de cobertura normal bidimensional não prova precisão física ou estabilidade a longo prazo |
Da avaliação à entrega
- Precisa de confirmação: Esclareça tarefas, dados, resultados, indicadores, plataformas, interfaces, número de dispositivos e tempo planejado.
- Verificação de amostra: Amostras fixas e calibres de avaliação formam a linha de base do algoritmo, as condições aplicáveis e o escopo de implementação.
- Desenvolvimento e depuração conjunta: Combinação completa de algoritmos, acesso a dados, configuração de parâmetros, status anormal, interface de resultados e log.
- Aceitação independente: Verifique o efeito, consumo de tempo, estabilidade e mecanismo de recuperação com base em dados acordados ou estações de equipamentos.
- Autorização e manutenção: Determine a licença em execução de acordo com o dispositivo, cenário e versão e lide continuamente com os problemas do cenário original e atualizações controladas.
O conteúdo da entrega pode incluir bibliotecas de algoritmos ou programas, exemplos de chamada, descrições de interface e parâmetros, arquivos de configuração ou calibração, relatórios de teste, notas de versão e planos de recuperação. Código-fonte, modelos específicos do projeto, componentes de terceiros, hardware e adaptações de novas plataformas são confirmados separadamente na cotação.
Perguntas frequentes
Como posso saber se um algoritmo existente funcionará com meu dispositivo?
Primeiro forneça amostras originais, objetivos da missão, resultados de referência e condições do equipamento. Depois de concluir a inspeção de dados e a verificação da amostra, a reutilização, o desenvolvimento que precisa ser complementado, os resultados esperados e os métodos de aceitação podem ser esclarecidos.
Há suporte para Windows, Linux e plataformas incorporadas?
A adaptação pode ser avaliada com base no sistema alvo, processador e interface de chamada. O projeto também confirmará dependências, recursos, forma de entrega, método de instalação e condições de teste de desempenho.
Por que a precisão e a velocidade de processamento precisam ser confirmadas projeto por projeto?
Os indicadores variam de acordo com a dificuldade da amostra, resolução da imagem, combinação de algoritmos, hardware e calibre estatístico. Através de amostras de clientes e testes de plataforma alvo, podem ser formados indicadores de projeto aceitáveis.
É possível licenciar com base no número de dispositivos?
As licenças podem ser acordadas com base em entidades clientes, equipamentos ou estações de trabalho, cenários de algoritmos, versões de entrega e prazos. As regras para substituição de máquinas, operação off-line, recuperação e novos equipamentos estão especificadas no contrato.
Podemos continuar a otimizar no futuro?
Ele pode reproduzir, melhorar e verificar por regressão novas amostras, problemas de erro de julgamento e mudanças nas condições de trabalho na cena original. Novos produtos, hardware ou recursos são avaliados com base no escopo da mudança.
Consulta de projeto
xuzhiyang0928@gmail.com
Envie amostras e condições de equipamentos para esclarecer o escopo de desenvolvimento e entrega
Módulo de algoritmo de visão e serviços de desenvolvimento SDK
Descreva o objeto da tarefa, a imagem ou vídeo original, os indicadores de destino, a plataforma do dispositivo, a interface e a situação de exemplo.
Telefone: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com