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技术解析海康VM4.4版本更新了哪些内容

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周旋
发布2024-05-31 20:25:50
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发布2024-05-31 20:25:50
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文章被收录于专栏:行走的机械人行走的机械人

大家好,我是周旋。

前两天海康的VM4.4官方发布了,这是继去年VM4.3之后的最新版本,作为机器视觉行业的明星产品,来带大家剖析一下这个版本的更新内容。

关于公司发布的原文大家可以点击文末"阅读原文"链接去看。

1、传统算法升级

VM4.4对模板匹配、Blob、目标检测、OCR、图像处理、读码等多个算法工具进行了效率提升和性能优化,基于海量工业场景数据,推出了通用识别模型,无需二次训练,能直接满足大多数工业场景的检测需求。

VM4.4持续优化了多个核心算法的耗时及软件运行效率,在高速场景下更加从容。

以上是公司原文介绍,这里说的主要是传统算法部分,包括传统的图像处理工具以及传统深度学习工具,都做了性能优化升级。

传统的深度学习功能,在逐渐积累的工业大数据集的训练下,也是更为易用与智能。

给大家再介绍下什么是传统的深度学习功能,就是大家所熟知的有监督卷积神经网络,通过大量数据集,在web端的深度学习平台(当然也有客户端),训练出一个检测模型,然后将该模型导入到软件端,在本地进行推理使用。这就是传统的深度学习。

这种虽然是大家广为熟知的,但在机器视觉行业最易用的,其实是小样本注册训练,就是下面介绍的。

2、小样本AI算法

VM4.4革新工业质检,简化AI技术的应用。针对AI使用的繁琐问题,我们引入了边缘学习算法工具,让用户只需少量样本,数秒即可完成模型训练,迅速应对基本场景,轻松实现目标计数、图片分类及分割,告别繁琐的数据收集与标注过程。

面对缺陷检测初期样本稀缺,导致模型学习无法稳定收敛的挑战,VM4.4创新推出AI异常检测类算法工具。通过集成无监督图像分类与无监督图像分割算法,用户仅需提供少量正常样本,就能快速准确地识别异常缺陷,大大加速模型收敛过程,显著缩短项目落地时间。

以上是公司原文对小样本工具的介绍,这里我再从技术层面通俗的给大家介绍一下小样本AI工具的实现原理。

首先小样本AI工具对比传统AI工具,有以下几点不同特征:

  1. 小样本AI工具仅需要每类对象10张左右,甚至一张的数据集即可,而传统AI需要数据集多多益善成千上万张。
  2. 小样本AI工具的训练(其实应该叫注册)仅需要几秒时间,而传统AI需要训练数个小时。

这两点在上面的原文介绍中有提到了,其实这两个特性如果你了解小样本AI的原理,就很好理解。

简单介绍一下,海康小样本AI工具的真实实现原理可能有不同,但大体思想肯定是一样的。

首先小样本AI,其实有两个模型,一个是基模型,一个是注册模型,基模型其实也是在大量的工业数据集的基础上训练出来的,它就像一个六岁的孩童,在成长过程中通过训练,认识到了很多种类的动物,比如老师,狮子,熊猫等等。

但是孩童没有见过袋鼠,也没见过松鼠,这时如果你直接带他去动物园,让他看袋鼠和松鼠,他是分不清的,因为他从来没见过。但如果你在入园之前,给他两张卡片,一张卡片印着袋鼠,并写明这是袋鼠,一张卡片印着松鼠,并写明这是松鼠。这是再带他去动物园,你说他能分清吗?肯定是可以分清的对不对。

小样本AI的原理同样如此,基模型相当于小孩成长过程中的经验,它基于大量工业数据集进行训练,然后我们有新的缺陷出现了,比如出现了新的划痕缺陷,此时,我们使用小样本AI工具,给他一张或者5张或者若干张的划痕缺陷的图像(等于小朋友入园之前给他发的袋鼠和松鼠的卡片),让小样本AI工具进行注册,然后去跑小样本AI工具,它就可以识别出来划痕缺陷。

从数学原理简单来讲,小样本AI工具输入一张带有缺陷的图像,它会先用基模型进行卷积识别,识别出一个特征结果,然后拿这个特征结果去和注册给它的卡片,也就是小样本数据集做对比,怎么对比?最常规的数学公式就是求距离,然后得出一个相似度,看这个相似度和哪个新注册的缺陷类似,那就是那种缺陷。

大体原理是这样,简单说一下,可能更专业的实现并不是这样,但不妨碍大家理解小样本AI算法工具。

3、运行监控界面升级

为更深层次地优化VM运行界面,降低使用者对用户界面开发的难度,VM4.4新增30多类控件,尤其是图表类型的控件,满足用户对数据可视化的需求。

此外,VM4.4对运行界面进行了重新设计,可快速实现界面布局,更具交互体验,同时进一步降低软件交付的工作量。全新版本运行界面功能全面、设计灵活、操作简单,助力各行业的不同界面开发需求。

以上是公司原文对运行界面部分的介绍,如果你用过VM,那你应该对运行监控界面有所了解,这其实就是组态组态设计界面,关于其技术细节,大家可以去百度组态Scada即可,组态软件在各行各业都有用到,这里只是组态软件在机器视觉行业的应用。

低代码拖拉拽平台、组态设计界面、深度学习集成工具,我认为是机器视觉行业软件开发岗位的三大强力技术栈,你只要能做其中一个,就可以(自行脑补)。

4、二次开发优化

为进一步降低二次开发难度,VM4.4新增算子导出功能,开发者可以把搭建好的VM图形化方案导出成算子接口级的调用代码,帮助用户更快理解VM的算子开发逻辑,同时减少编码量。

以上是公司原文介绍,这一块没啥好说的,二次开发的一个功能优化,更为易用。

5、综合配置界面升级

VM4.4基于VM4.3的综合配置界面进行了扩展升级,可支持group、流程、方案多层级配置,让应用现场的参数调试更加简单具体。

海康机器人以用户为核心,不断倾听反馈,积极拓展软件功能,致力于为使用者带来更优的产品体验。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-05-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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