适用于工业图像处理的深度学习视觉系统

目标：端到端智能集成，覆盖从图像采集到最终决策

深度学习视觉系统的主要目标是将智能技术无缝集成到所有流程步骤中。从

• 相机采集原始数据、

• 实时处理图像数据，再到

• 通过智能模型实现自动化决策，

其中涉及的所有组件都针对深度学习进行了优化，从而形成一个闭环系统，可为要求严格的工业应用提供精确、可再现和可扩展的结果。

1. 图像采集：机器视觉相机采集原始图像，并提供高质量的图像数据。

2. 图像传输：图像采集卡高效无损地将图像数据传输到处理硬件。

3. 预处理：pylon软件或内置相机功能对图像进行优化（例如噪声控制或去拜耳化）。深度学习软件利用智能模型对数据进行控制、配置和分析。

4.智能推理：CNN模型分析图像并做出决策（例如错误检测）。

5. 结果传送：将结果传送到控制器或上级系统。

接口和集成视觉方案可确保各模块之间顺畅通信，并可集成到现有的生产环境中。这一过程可确保在工业应用中进行快速、可靠和可再现的图像分析。

深度学习视觉硬件

图像处理硬件是深度学习视觉系统的数据中心。硬件的选择取决于应用对处理速度、系统成本和可扩展性的要求。不同的应用会按需要使用不同的平台：

深度学习软件和工具

软件是连接硬件和智能模型的纽带，实现相机的集成、配置和控制，让深度学习模型的训练和执行成为可能。

借助智能pylon功能和pylon vTool，这一过程将实现自动化和实时处理：图像数据将直接被传输到智能模型，用于识别故障组件、读取产品上的文字(OCR)或定位图像中的特定物体等。

推理结果可立刻用于分拣、质量控制或工艺优化等下游流程。与深度学习视觉系统进行无缝集成，可确保快速、精确和可再现地进行决策。

模型的质量在很大程度上取决于训练数据的质量和所用硬件的优化。因此，成像质量要尽可能高，这不仅在图像采集过程中非常重要，还构成了训练智能模型的技术基础。在训练过程中，图像数据的质量越高，智能分析的结果和由此得出的决策就越精确可靠。

通过智能pylon功能或VisualApplet，可以轻松集成并进一步开发已经预先训练的模型。

智能pylon功能通过将卷积神经网络(CNN)直接集成到已建立的pylon图像处理管线中，为您提供强大的视觉方案，确保数据处理的稳健性和高效性。

Recipe Code Generator还可促进智能模型快速适应不断变化的产品衍生版本，从而提高生产灵活性。如需详细了解pylon Viewer中Recipe Code Generator的详细信息，请参阅Basler产品文档。

灵活的架构：边缘计算和云集成

不同的应用对深度学习视觉系统的要求大相径庭。因此，灵活的架构至关重要：

借助这种标准化的灵活系统集成，用户可确保对图像数据进行快速、可靠和可再现的分析。它将深度学习视觉系统集成到分布式生产环境中，以便直接在生成图像数据之处进行智能分析和决策。这对于复杂的多站点生产网络中的高效质量控制、错误检测和工艺优化至关重要。

简单直接的安装以及可靠的系统集成是获取长期成功的关键，有助于用户高效地完成复杂任务。