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天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。主营：全自动口罩机、打磨机器人、分拣机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人、压铸机器人等，欢迎各位致电来访！

机子会先拉到公司调试，在调试时要注意：（1）.在运转前，要检查直振、拨料轮、挡料板与玻璃盘的高度、是否会刮到玻璃。（2）.调试前要看清楚玻璃盘是否平整，如果不平整，在挑玻璃时要注意，是否会刮到玻璃盘（好把所有可能会刮到玻璃盘的都抬高之后再调试，调试时尽量先把玻璃盘往矮了调。）（3）.调试时一定要弄明白每个工具的作用和每个工具的特征。（4）.调试时如果相机太多，可以一个一个相机的调试，调完后好每个相机都能跑到百分之九十以上。2.自己调完之后确定没问题了，在送到客户手里的过程中要注意：（1）.要拿送货单。（2）.要做好保护措施，小心机子顶部会送有一块玻璃盘。（3）.送进电梯时要注意机子的脚的高度，以免碰断。（4）.送上车时一定要绑紧。3.送到客户手中时要自己去客户那里调试，在调试时要注意：（1）.检查机子是否在运送过程中有所损伤。（2）.装好机子后，要教会客户怎么用以及怎么调试，要向客户介绍机子的结构及注意事项。（3）.上电时要检查客户的排插是否接地。（4）.在运转之前检查一遍是否会刮到玻璃盘。（5）.调试好之后，先跑几百个看看良品里有没有不良品，有的话再调，调到合格率到百分之八十以上。（6）.几百个没坏的就跑到几千个，之后跑到一万以上，还没有坏的才算稳定。（7）.确定稳定之后死镜头和各个支架，并且告诉各户怎么锁。（8）.让客户签送货单。4.回来之后时不时要问客户对机子是否满意，尽快把说明书做好发给客户。

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特征检测方法分类视觉特征与人类感知组织非常相关，Gesalt心理学研究表明，人类视觉系统会将低层次图像组成聚合，利用近似度、相似度、连续性和闭环等。视觉特征检测受人类视觉感知启发，连接图像像素到视觉任务。边缘、等高线、角点和区域等低级特征与人类视觉感知相关。我们首先将特征进行分类，如下图所示。边缘是指图像强度剧烈变化的像素；等高线或边界的定义比较模糊，由于我们聚焦于低层次特征，我们将等高线定义为不同分割区域的分割线或分割曲线；角点是指两个项链的等高线的交点；区域是指相连点的集合。值得说明的是上述定义间具有天然紧密联系。等高线或边界可以通过跟踪、连接相邻的边缘获得，角点是直线边缘的交点，不同区域相交曲线构成了边界。我们遵循传统分类方式，将视觉特征分为边缘、角点和区域，相应的，视觉特征检测分类为边缘检测、角点检测和区域（blob）检测。视觉特征检测方法分类如下图所示，涉及的方法如下表所示。边缘检测分为基于梯度的方法和基于学习的方法，边缘梯度的输出常常被用于基于学习方法的输入。角点检测可分为基于梯度的方法、基于模板的方法和基于等高线的方法，其中基于等高线的角点方法是指基于等高线或边界检测。Blob检测分为感兴趣点和区域检测。我们主要关注视觉特征检测的近进展，特征检测方法发展历史如下图所示，2005年之前的传统特征检测方法只是做了简单列出，新兴的方法则给出了提取的时间。

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当前，随着视觉可视化技术的快速发展，传统依赖于人来完成的产品缺陷检测过程正在逐步被更加***的智能化视觉系统所替代。同时，作为推进工厂智能化的重要手段，视觉检测技术应用的逐步落地，也在引发制造企业对视觉检测技术的关注。制造业传统质检手段面临的挑战在制造业，传统的产品质检过程基本都是依赖于人来完成，依据人员的经验来检测和判断产品是否合格或能进入到下一道工序。但随着业务量的增多，依赖人员的产品质检方式正在面临巨大的挑战。首先，业务量的不断增加需要企业招聘更多的质检人员参与进来才能保证产品的终质量。但这会极大的增加人力成本投入，通常情况下，由于质检岗位价值体现度不高，职位的吸引力比较低，招工异常困难。其次，由于人工质检容易受到个人情绪、态度以及经验的影响，很难保证很高的产品合格率，而且传统质检设备存在准确率低、误报率高和灵活性差等问题。第三，数据价值无法得到充分的发挥。由于传统质检大多依赖于人工来完成，很多有价值的数据无法及时进行采集，数据没有被记录，就无法对检测过程的数据进行有效分析，影响工艺的改进。因为传统的依赖人工的质检进程存在诸多问题，即影响功率也提高了成本，更无法经过对检测进程数据的收集来改善产品设计工艺和质量，严重制约了企业市场竞争力的提高。