在深度学习领域，通过以精度、召回率、平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）和FPS等指标评价目标检测算法的有效性，在图像分割中则主要采用平均像素准确率、平均交并比等指标评价。在工业质检领域的评价指标与深度学习领域类似，只是表述方式有所不同，一般使用漏检率、误检率和准确率等。根据被检测工件的真实情况（OK*和NG*）和检测结果（OK和NG）的不同，可以将缺陷识别的结果分

相机的主要参数分辨率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数（Pixels）。由工业相机所采用的芯片分辨率决定，是芯片靶面排列的像元数量。分辨率影响采集图像的质量，在对同样大的视场（景物范围）成像时，分辨率越高，对细节的展示越明显。像素深度（Pixel Depth）：每位像素数据的位数，常见的是8bit，10bit，12bit。分辨率和像素深度共同决定了图像的大小。例...

本文记录机器视觉硬件学习内容，第二部分：工业相机本文的主要内容为相机的类型、接口类型及主要参数。1、相机的分类相机是机器视觉系统的核心部件，广泛应用于各个领域，尤其是用于生产监控、测量任务和质量控制等。工业数字相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用。这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响，如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的分类形式有很多，下图是常见的一些分类方式。...

本文记录机器视觉硬件学习内容，第一部分：光源1、为什么要使用光源目的：将被测物体与背景分离，获取高质量、高对比度的图像，好的光源可以很大程度上减少无关的背景信息，突出被测物体的特征。重要性：直接影响处理精度和速度，甚至机器视觉系统的成败，优秀的打光工程能够降低算法开发的难度。2、光源的种类理想的光源应该是明亮、均匀、稳定的。选择光源主要考虑以下几个方面：(1) 对比度：给被...

机器视觉硬件内容 第一部分：光源首发于公众号：一刻AI1 为什么要使用光源目的：将被测物体与背景分离，获取高质量、高对比度的图像，好的光源可以很大程度上减少无关的背景信息，突出被测物体的特征。重要性：直接影响处理精度和速度，甚至机器视觉系统的成败，优秀的打光工程能够降低算法开发的难度。2 光源的种类理想的光源应该是明亮、均匀、稳定的。选择光源主要考虑以下几个方面：(1) 对比度：给被检测物体打..

本文记录机器视觉硬件学习内容，第二部分：工业相机本文的主要内容为相机的类型、接口类型及主要参数。1、相机的分类相机是机器视觉系统的核心部件，广泛应用于各个领域，尤其是用于生产监控、测量任务和质量控制等。工业数字相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用。这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响，如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的分类形式有很多，下图是常见的一些分类方...

工业相机的主要接口类型IEEE 1394:在工业领域中应用广泛。协议、编码方式都非常不错，传输速度稳定。在工业中，常用的是400Mb的1394A和800Mb的1394B接口。超过800Mb以上的也有，如3.2Gb的，但是比较少见。接口普及率低，早期由苹果垄断，电脑上通常不包含其接口，因此需要额外的采集卡。需要注意一下其PacketSize数据包大小设置。Packet ...

论文：Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images数据集：NYU Depth Dataset V2数据集Samples of the RGB image, the raw depth image, and the class labels from the dataset.一、概述NYU-Depth V2数据集由各种室内场景的

本文记录机器视觉硬件学习内容，第三部分：镜头本文的主要内容为镜头的光学原理、基本参数和选用原则。作为工程人员，应重点掌握镜头的基本参数和选用原则1、光学系统的基本原理1.1 主要名词解释光心：光心是凸透镜的光学中心，即位于透镜中央的点。主光轴：指通过光心垂直透镜的直线，也叫主轴，有且只有一条主轴。焦点：平行于主光轴的光线，通过镜头后相交于一点，这一相交点称为焦点，有前焦点和...

本文共分为三个章节：（1）什么是AIoT；（2）AIoT在工业自动化中的角色；（3）AIoT在工业领域的应用。（1）什么是AIoT人工智能（Artificial Intelligence，AI）可谓是近几年来最热门的一项技术，不论是什么行业，都积极地向AI靠拢，每项产品都声称自己是基于人工智能技术。目前的AI还没有那么大的能量，如果以解决不确定因素问题作为衡量计算机智力水平的方式，那么AI恐怕只有