施努卡：机器视觉开发过程的思考与总结

机器视觉行业需要掌握的东西真的很复杂。从软件算法，软件体系结构到机械设计，过程管理，您必须了解它们。您必须在生产项目和产品中充分使用它们。在许多情况下，您必须一一学习。今天总结了从失败的操作中汲取的教训，总结了机器视觉的开发过程和标准，然后严格按照这些标准进行开发和改进。

如果以机器视觉的软件算法为核心，则围绕该核心构建的整个系统具有5个主要元素，即：摄像机（摄像机的选择和参数），光源，目标光学特性，工作台光学特性，系统空间结构。

这些元素构成了整个机器视觉系统。所有这些都是必不可少的，并且每个元素都是相互制约的。设计各方面的失败会影响系统的整体稳定性。各个元素之间只有平衡的设计，每个元素都充分发挥各自的优势，以获得完整而稳定的系统。以下总结了开发过程和注意事项。

根据现有经验进行充分的需求分析，算法的初步选择和上述5个要素；

建立一个简单的平台（在经过全面设计以防止出现问题时防止返工），快速测试算法和5个元素，并进行快速评估和反馈调整（例如摄像机视场是否满足要求，光源是否足够） ，空间结构是否合理等）；

设计和构建整体机器视觉系统结构，并测试这五个要素是否符合预期的标准；

测试机器视觉算法

总体思路是基于软件工程的瀑布模型，严格按照现有经验进行开发和设计，并结合科学的流程和标准，以节省人力和物力成本，并减少返工的频率。因此，它将避免许多弯路，并提高开发和管理的效率。