机器视觉检测技术--使用和改进

在部署视觉控制模型时，考虑软硬件系统结构和模型容量之间的关系非常重要。

1、软件

视觉控制驱动程序的结构是基于数据传输的web解决方案和fiton神经网络处理框架的结合。这里的关键参数是数据存储。有三种方法可以在没有本地服务器、云服务或服务器结构的情况下存储数据。

视觉控制系统包括视频记录的存储，数据存储方案的选择通常取决于深度学习模式的功能。例如，如果视觉控制系统使用大型数据集，最好的选择可能是云服务。

2、硬件

视觉控制系统根据以下行业的需求进行集成：

相机最重要的元素是实时视频流。例如，IP摄像头或CCTV

视觉控制系统采用雷霆精神专用硬件和软件。

CPU/GPU。如果需要实时结果，GPU比CPU更好。因为在基于图像的深度学习模型中，GPU处理速度更快，处理器可以在验证模型时优化工作，但不能优化学习。

光度控制（可选）。根据系统周围的照明条件，可能需要一个光度计。

色度计（可选）。当检测光源的颜色和亮度时，图像色谱仪始终具有较高的空间分辨率，允许进行详细的视觉AI检测。

热成像摄像机（可选）。建议使用热测量数据自动检查蒸汽和水管道及系统。热图像数据为测量热传导蒸汽和水泄漏提供了有价值的信息。热成像数据也可用于绝缘测试。

无人机（可选）。很难想象，没有无人机，就不会有自动进入区域：建筑物的内部结构、天然气管道、加油机的目视检查、火箭或航天器的检查。无人机配备高分辨率摄像头，可以实时检查故障。

深度学习模型可以在部署后进行改进。深入学习的方法可以通过反复收集新数据和重新训练模型来提高神经网络的精度。因此，通过使用“更智能”的视觉识别模型，我们可以通过增加操作过程中的数据量来学习。