1 预处理1.1 读取预训练网络用read_dl_classifier方法读取一个预训练网络，其中Halcon提供的预训练网络有："pretrained_dl_classifier_compact.hdl"和"pretrained_dl_classifier_enhanced.hdl"。1.2 读取数据集指定数据集路径，用read_dl_classifier_data_set方法获取带有标签的原始数据集。1.3 数据集预处理预处理是一个成功分类器的重要组成
主要的改变有下面这些：异常检测：深度学习更简单找箱子Box Finder：方便，准确ECC读码：更快，更准远心镜头标定（一）异常检测Anomaly Detection在之前，halcon的深度学习要提供OK产品和NG产品各N张。但是由于产线上，OK产品大量的可以提供，但是NG产品往往几天出不了几个。现在有了异常检测，用户只需要提供OK产品就可以了。 只需要正常图像无需标注更少的样本更少的超参支持CPU训练(二) 深度学习API统一我们知道halcon的深度学习只做3件事:
勇哥手里这块标定板的参数如下：（一）使用GML Camera Calibration进行标定新建任务后，发现这个软件不让行列数量相同。必须行列一个为奇数一个就为偶数。由于勇哥手里的标定板就是9*9，无耐，只能参数改为9*8了。方格子长宽则为2mm。点击检测所有图片发现要么是检测长时间结束不了，要么是图片列表文字变红。这个表示检测失败，无法继续执行标定。看来可能是9*9的被当成9*8来处理是不行的。为了能继续实验，勇哥用激光打印机打印了9*8 大小4mm的旗盘格标定板。在相机视野范围内摆了四组姿式
halcon的深度学习只做3件事，即“分类”，“对象检测”，“分割”。下面是“对象检测”的例子。这个例子是检测香烟的品牌。下图是训练完成后实际检测的效果。训练时注意下面几个问题：（一）图像宽高要求：1.图像宽高需是64的整数倍；2.最好在图像标注之前，就对图像缩放或裁剪至合适宽高；3.如果已在不符合要求的图像上完成标注，那么需要把图像扩充至合适宽高；避免单纯对图像进行缩放或裁剪，导致图像与标注坐标不一致影响标注准确性；（二）深度学习对gpu的要求深度学习在训练阶段需要使用gpu，推理阶段可以使用
深度学习是一个对算力要求很高的领域，GPU的选择将从根本上决定你的深度学习体验。如果没有GPU，可能你完成整个实验需要几个月，甚至当你只想看看参数调整、模型修改后的效果时，那可能也得耗费1天或更久的时间。凭借性能良好、稳定的GPU，人们可以快速迭代深层神经网络的架构设计和参数，把原本完成实验所需的几个月压缩到几天，或是把几天压缩到几小时，把几小时压缩到几分钟。因此，在选购GPU时做出正确选择至关重要。下面是华盛顿大学博士Tim Dettmers结合竞赛经验给出的GPU选择建议，有需要的读者可把它
对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍几个图像标注工具：LabelmeLabelme适用于图像分割任务的数据集制作：它来自下面的项目：https://github.com/wkentaro/labelme该软件实现了最基本的分割数据标注工作，在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中，如下：https://github.com/wkentaro
工业机器人广泛使用在产业制造上，汽车制造、电器、食品等，能替代反复机器式操纵工作，是靠本身动力和控制才能来实现种种功用的一种机器。它能够承受人类指挥，也能够按照事先编排的程序运转。如今我们讲讲工业机器人基本主要构成部分。1.主体主体机械即机座和实行机构，包括大臂、小臂、腕部和手部，构成的多自由度的机械系统。有的机器人另有行走机构。工业机器人有6个自由度乃至更多腕部通俗有1～3个活动自由度。2.驱动系统工业机器人的驱动系统，按动力源分为液压，气动和电动三大类。依据需求也可由这三种范例组合并复合式的
转载自微信公众号： AmazingRobot+【1】固定向上相机如何旋转纠偏？固定向上相机配合机器人，在机器人Tool0下吸取物料拍照并一次性纠偏。/目前：很多机器人以及第三方软件平台都有自己的标定方法，但毕竟还有一些机器人以及非标机构需要自己去实现这样的手眼标定，这里提供一种一次性纠偏的解题思路，仅供大家参考。/常规解题思路一般有两种：第一种：利用机器人自带的刷新函数，计算出物料中心距离Tool0的偏移值以及偏移角度，最后通过类似ToolSet的函数，直接设置成机器人的TCP工具，即可直接使用
halcon深度学习的标注工具运行后，要打开浏览器访问 http://localhost:8000但是你运行dltool.exe后，cmd命令行会报一个错误： C:\Users\Administrator>C:\Users\Administrator\Desktop\
检测例程detection\detection\1_标注工具\dltool.exe
MVTec Package Loader and Manager 0.1
近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当下最主流的框架当属TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，接下来我对这四种主流的深度学习框架从几个不同的方面进行简单的对比。一、 简介TensorFlow：Tenso