3d视觉引导-3d视觉-理想动力

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堆焊技术与应用堆焊技术原理是将填充金属焊接在模具损坏处的表面上，以得到所要求的性能和规格。对模具进行堆焊修复可大大降低成本，缩短生产周期，因而堆焊技术得到了广泛应用。按工艺方法分为电弧堆焊和火花堆焊。通常在堆焊后进行去应力退火，以防裂纹的产生。由于市场竞争的需要，新产品的试制周期要求很短，往往对曾用于大批量生产过的旧模具通过改制翻新来代替试制用模具。有时在试制过程中还要改变产品的形状，都需对模具进行修整。

模具的修整，通常要求所用材料要具有良好的堆焊加工性。析出硬化钢一般都能进行堆焊加工。堆焊部位的切削加工、镜面加工和花纹加工性能与基体一样。热锻模在使用一段时间后，模腔发生磨损或变形而影响尺寸精度时，3d视觉，可进行补焊或机械加工翻新模具。1.曲轴锻模局部堆焊修复（1）模具的修复部位曲轴锻模常见的失效形式为模具凸缘部位（见图3，①~⑤处）磨损（见图4）、疲劳裂纹（见图4）、龟裂、脆性断裂和开裂、塑性变形（见图5）等。凸缘部位磨损、变形、开裂、断裂，意味着整体模具寿命的终止。为提高模具使用寿命，3d立体视觉，可实施模具局部堆焊，即对局部的疲劳裂纹、磨损、塑性变形采用堆焊技术进行修复。（2）模具材料中小型锤锻模应用45Cr2NiMoVSi钢，大型锤锻模使用5CrNiMo钢。

定制的软件用户界面，使工厂操作员能够实时看到钢材上缺陷的位置和特定属性。分类变更Surfin“系统重要的一项新发展，是用内部开发的候选窗口探测平台和用于缺陷分类的卷积（CNN），来替代之前基于SVM的分类器。CNN可以学习从训练图像中提取表征每种类型缺陷的相关特征并执行分类，而SVM仅将其输入映射到可以揭示缺陷类别之间差异的一些高维空间。通过假定所有感兴趣的对象（例如缺陷）共享将它们与背景区分开的共同视觉属性，候选窗口探测平台输出可能包含缺陷的一组区域。随后，CNN提取学习特征，并且对图像数据执行实际的缺陷分类。CNN分类器通过具有缺陷的热钢管图像的定制图像数据库进行验证，并且发现基于的方法，能够减少检测到的假阳性和假阴性的数量，其明显优于之前的SVM分类器。执行两类分类（如缺陷与无缺陷）时，相关的性能指标是AUC，或RO）曲线下的面积，通过在x轴上绘制假阳性率和在y轴上绘制真阳性率，然后计算此函数下的面积（见图5）。图5分类模型图5：在执行两类分类（如有缺陷与无缺陷）时，相关的性能指标是AUC或ROC曲线下的面积。模型越好，AUC越接近1。采用这种方式，当比较几种模型时，可以通过选择高的AUC来选出佳模型。虽然SVM分类器的AUC值为0.88，但是对于两类分类情况，CNN-Surfin“分类器的AUC值为0.997。理想情况下，该函数的值对于x轴上的每个值都为1.00，因此模型越好，其AUC越接近1。以这种方式，当比较几种模型时，可以通过取高AUC值来选择佳模型。虽然SVM分类器的AUC值为0.88，但是对于两类分类情况，机器人3d视觉，CNN-Surfin“分类器的AUC值为0.997。 次数用完API KEY 超过次数限制

3D物体检测实现方案：相机的内外参标定；对动态物体的检测，尤其是车辆的检测，是需要给出车辆的3D bounding box的（给出一个伪3D也是可以的），所以在***网络的训练打标签时与普通的2D检测有区别，3D的好处在于能给出车的一个heading信息，以及车的高度信息。车辆及行人都要给出对应的id号，3d视觉引导，要加入多目标跟踪算法，遮挡情况下的id难以维持，这是一个难点。另外***网络提取特征能力再强大，也不能cover掉所有的动态物体检测，可以依据现实场景增加一些几何约束条件（如汽车的长宽比例固定，卡车的长宽比例固定，车辆的距离不可能突变，行人的高度有限等），增加几何约束的好处是提高检测率，降低误检率，如轿车不可能误检为卡车；方案是训练一个3D检测模型（2.5D也行）加后端多目标优化加基于单目视觉几何的测距方法。 次数用完API KEY 超过次数限制