理想动力(图)-金属增材制造-增材制造

钢（LAN）的计算机上安装客户端应用，对服务器上的数据进行远程检查。自从该系统初开发以来，已经经历了几次增强，系统的结构现在已经过重新设计，能够更容易地对准和调整相机和调节照明。较新版本的系统还采用了液体而非空气制冷技术，使照明和传感器能够更靠近钢管放置，从而实现更热或更大面积的钢管成像。美国Metaphase Technologies公司的LED光源也已经替代了早期的激光器，使光源的寿命从2000小时增加到了50000小时，并且消除了诸如散斑之类可能***相机捕获的图像的因素。软件用户界面也得到了改进，现在工厂操作员能在钢材上出现缺陷时，看到它们的位置和特定属性（见图4）。现在还可以在数据库上存储几个月的生产数据，这样工厂经理就能查看可能发生的任何错误的周期性，焊接增材制造，并安排定期预防性维护操作。该系统还可以支持多用户，这些用户不仅可以本地访问系统，还可以通过互联网访问系统。 次数用完API KEY 超过次数限制

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，增材制造，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，电弧增材制造，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，CNN-Surfin“分类器的AUC值为0.997。 次数用完API KEY 超过次数限制

检测难点：（1）复杂环境场景时，边界形状复杂多样，金属增材制造，导致泛化难度较大。不同于其它的检测有明确的检测类型（如车辆、行人、交通灯），通行空间需要把本车的行驶安全区域划分出来，需要对凡是影响本车前行的障碍物边界全部划分出来，如平常不常见的水马、锥桶、坑洼路面、非水泥路面、绿化带、花砖型路面边界、十字路口、T字路口等进行划分。（2）标定参数校正；在车辆加减速、路面颠簸、上下坡道时，会导致相机俯仰角发生变化，原有的相机标定参数不再准确，投影到世界坐标系后会出现较大的测距误差，通行空间边界会出现收缩或开放的问题。（3）边界点的取点策略和后处理；通行空间考虑更多的是边缘处，所以边缘处的毛刺，抖动需要进行滤波处理，使边缘处更平滑。障碍物侧面边界点易被错误投影到世界坐标系，导致前车隔壁可通行的车道被认定为不可通行区域，如下图所示。视觉感知结果与实际投影到世界坐标系下是有差别的实现方案：相机标定（若能在线标定，精度可能会打折扣），若不能实现实时在线标定功能，增加读取车辆的IMU信息，利用车辆IMU信息获得的俯仰角自适应地调整标定参数；选取轻量级合适的语义分割网络，对需要分割的类别打标签，场景覆盖尽可能的广；描点操作（极坐标的取点方式），边缘点平滑后处理操作（滤波算法）。 次数用完API KEY 超过次数限制