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友思特机器视觉与成像应用直播
12月21日14：00
机器视觉的出现和应用突破了人眼目之所及的限制，在工业制造、生物医疗和科学研究等领域，我们利用各种视觉和光电设备，得以在“方寸之地”收获细微之处的画面。
如何找寻行业领先的视觉方案、拓宽视觉应用行业？如何拨开云雾、见微知著，实现更加精巧的成像和检测方案？这些正是友思特一直在探索的方向。
Viewsitec系列直播，聚集了机器视觉与光电检测领域的专业工程师，以丰富的应用案例和生动的设备演示，完整解读OCT成像、3D工业相机、光源检测系统和AI视觉软件平台的友思特解决方案。我们期待在与您一同在“方寸之地”解密未知，看见未来！
讲师介绍
友思特技术主管
红外成像/OCT系统方案应用专家
擅长领域：短波/中波红外成像应用、扫频OCT技术方案/谱域OCT成像测试、OCT图像处理等
友思特高级技术工程师
光源与光谱仪系统性应用专家
擅长领域：半导体光源、紫外曝光光源集成、光谱测试、集成光学等
友思特高级技术工程师
工业相机与激光雷达应用专家
擅长领域：3D视觉成像技术、工业智能制造视觉方案、生产质量视觉检测、激光雷达目标检测应用等
友思特高级技术工程师
AI视觉平台应用专家
擅长领域：机器学习、深度学习、工业视觉应用、机械臂运动学控制和路径规划等
直播回顾视频
尽在掌握的微米级成像：OCT成像方案与应用案例
直播大纲：
1.工业/研究领域的视觉成像需求
2.现有成像技术及设备的应用限制
3.OCT成像技术如何助力工业应用与科学研究
4.OCT技术在工业视觉成像领域的未来发展机遇
简单照亮关键性能：全自动可调谐光源系统解决方案
直播大纲：
1.光谱学检测的原理与方法
2.单波长光学检测的需求与挑战
3.可调谐光源系统如何实现快速全自动化检测
4.全自动化光电检测系统的应用发展趋势
斑斓中的精准捕捉：散斑3D视觉成像方案与工件检测定位应用
直播大纲：
1.不同3D成像技术独具的特性
2.主动三维立体数据对工业制造的重要性
3.3D工业相机如何成为各行业制造流程中的精明双眼
4.3D工业相机在不同行业与场景中的使用布局
一站步入深度学习：结合自动深度学习算法的AI视觉检测应用
直播大纲：
1.工业AI视觉检测应用需求&痛点
2.AI先验知识介绍&深度学习基础
3.一站式打造卓越的深度学习模型
4.如何让AI助力工业制造领域
干货回顾
《OCT断层扫描成像方案与应用案例》简要介绍机器视觉领域应用需求与常规成像技术的应用限制，如打光困难、透明材料缺陷难识别、内部信息难以检测等。
在此基础上，OCT成像技术带来了新的突破，因其填补了毫米级成像深度和微米级成像分辨率尺度间成像领域的空白，成为了赋予机器透视内部缺陷的眼睛。
《全自动可调谐光源系统解决方案》基于光谱学知识和单波长光谱检测技术，讲解全自动可调谐光源系统的优势与应用。
该方案可以在255-1650nm范围内实现全自动选择波长和带宽，以提高光学滤光片检测过程的检测准确性和效率，降低质检成本。
其应用覆盖了多波长光谱、光学滤光片/光源的参数测量，荧光生物显微测量、视觉照明检测和高光谱成像，以丰富机器视觉检测的适用行业。
《散斑3D视觉成像方案》对比了不同3D成像技术独具的特性，突出了主动三维立体数据对工业制造的重要性。
而友思特基于双目视差+散斑成像技术的3D工业相机可以实现动态和静态扫描，具备单词采集和快速处理的性能，且扫描深度广、扫描精度高、视野范围非常大。
可以在不同的工业场景中进行布局，比如自动装卸冲压件，适用于多3D相机融合场景；工厂或集装箱拆垛堆垛，可基于现有SDK快速实现2D与3D相机融合；
3D在线缺陷检测系统，可达到高精度要求，检测误差保证在0.1mm以内；以及室外复杂环境和物流体积测量的应用。
《AI视觉检测应用》阐述了工业AI视觉检测在缺陷检测、目标计数/分类、OCR/条码检测、装配检测的应用需求，以及鲁棒性低、数据不平衡和技术人才缺失等行业痛点。
而友思特Neuro-T是一个用于深度学习视觉检测项目的一体化平台，配备自动深度学习算法、自动标注功能以及快速重训练的特性，
基于安全的本地云环境，即便没有AI领域专业知识也可以实现快速搭建深度学习模型，并通过兼容性强大、推理速度快的实时推理API Neuro-R进行实际的部署应用。
可以用于汽车用钢材权限检测和装配完成检测、VIN 编号识别和无损检测等，还可用于汽车制造各环节，以及电子产品检测等领域。
互动Q&A精彩节选
可以。但OCT成像深度与成像精度的限制在于用到了共聚焦门的系统，光束需要通过透镜聚焦，只有在焦点或者焦深的位置才能形成清晰成像。如果分辨率需求更高，那么焦点就要更细，N/A就比较大，那么焦深就会小，穿透/成像的范围也随之变小；如果想要成像范围更大，那么焦深就要长，透镜聚焦和光束就要更宽，横向分辨率就自然更大。
因此这是一个需要权衡的问题，如果要穿透更深/精度更高，那么光源、透镜和材料端都需要进行改进，这就涉及到了成本或技术突破的问题。
可以。OCT成像系统到处的3D格式为：DICOM文件，使用断层扫描三矢量坐标系，可以通过python/matlab等编程工具转化为熟悉的xyz坐标系，也可以转换为obj、ply、pcd等格式的点云图或者保存为STL等格式。
陶瓷一般可穿透1-3mm左右，如果波长更长（1300或1500nm）则穿透深度可以达到更深（最多5mm左右），同时精度则会有所减弱。
低相干光源长度范围一般是20-30或30-40nm，这是比较常规且足够的检测宽度，可用于几毫米的OCT成像。如果需要实现梯度范围更高或成像更广，那么带宽可能会达到100nm，也需要一个线阵更高的光谱仪或线阵相机作为适配。
波长选择器的调节速度和延迟时间有关，最小可以将延迟时间调整到0.01ms，也就是说在设置好了这个参数之后，那么我们的波长就能立刻响应。
波长选择器非常灵活，输入端可以接任何普通光源，比如汞灯、LED、激光等常见的光源类型。连接方式首先要考虑光源的输出端是如何的，如果光源输出端为C型光源接口，那么即可使用准直匀光适配器进行连接；如果是光纤光源，即可选用光纤准直适配器，即光源-光纤-准直适配器-波长选择器。
这需要考虑光源的类型，可调谐LED光源的寿命很长，可达2万-3万小时，可调谐激光光源寿命也很长，但汞灯寿命相对较短，大约为1千-2千小时。波长选择器的使用寿命一般而言与LED光源和激光光源的使用寿命相近。且这些系统在连续工作一段时间之后，稳定性并不会下降，能够保持较高的稳定性水平。
波长选择器有2个型号，对于自动版本型号我们通过配套软件进行调节；而对于手动版则为硬件调节，我们可以看到设备上有几个旋钮，通过旋转旋钮即可调节波长和带宽。
3D相机的帧率有低帧(10帧)也有高帧(30帧)的可选，具体选型需结合应用场景，比如动态场景需要适当降低图像质量和精度达到快速扫描的要求；而对于高精度则要求提升成像质量，或者通过FlexView提取图像对进行综合处理，进而达到我们的检测精度要求，此时帧率可能就会稍低一些。
我们有不同系列的相机，Tof的最远距离可达到3米，双目散斑相机最远可达5m，检测视野最高可达到8m³的大小。在1m的工作范围内，最高精度可达到0.1mm。
一般情况下可以用于这个场景，需要结合您对于焊接的需求是焊接过程中的哪种应用。
有的，我们的3D相机支持大家常用的各种开发接口，比如C、C++、Python等其他接口。另外，我们也提供了多相机标定，以及相机与机械臂之间的标定等一些例程，直接使用我们提供的例程/代码即可实现标定。
友思特的3D相机有自带的上位机软件，进行图像的采集，储存，处理等基本功能。
Neuro-T上手非常简单，不需要很多具体知识，仅需4步——新建项目→标注数据→训练模型→结果评估，即可搭建成功。我们会提供很多样例视频和教程供您快速上手。
我们图像的像素范围是0-255，如果我们直接使用这个数据进行训练则需要花费较长的时间，并且可能会存在梯度爆炸或者梯度消失的问题。为了避免发生该问题，归一化操作可将0-255这个区间映射到0-1这个区间，以加速我们模型的收敛过程，减少训练时间和不同特征图像之间的差异，提高训练模型的稳定性和鲁棒性。
自动标注是通过先手动标注一部分，用这部分训练出一个用于标注的模型，再用这部分模型形成后续的所有自动标注。
这里有一个我们使用自动标注测试的案例，这是我的目标检测模型，我需要先将两个坚果进行框选，先手动标注了25张，剩下116张让它自动标注，只需调整6张标注过程，可见其精度很高。
第二个案例是检测图中框取的两个目标，手动标注40张之后，剩下107张也采用自动标注，只需调整1张即可完成标注，因此平台的标注效果很强。
