halcon 聚类算法

halcon 聚类算法

【原创实用版】

目录

1.聚类算法概述

2.halcon 聚类算法的原理

3.halcon 聚类算法的特点

4.halcon 聚类算法的应用案例

5.halcon 聚类算法的优缺点

正文

1.聚类算法概述

聚类算法是一种无监督学习算法，其主要目的是将相似的数据点划分到同一类别中，从而实现数据的分组。聚类算法在数据挖掘、模式识别、生物信息学等领域具有广泛的应用。

2.halcon 聚类算法的原理

halcon（Adaptive Clustering Algorithm）算法是一种基于密度的聚类算法。其原理是首先选择一个初始聚类中心，然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所在的类别。接着重新计算每个类别的聚类中心，并重复上述过程，直到聚类结果稳定不变。

3.halcon 聚类算法的特点

halcon 聚类算法具有以下特点：

（1）适应性强：halcon 算法能够自适应地调整聚类个数，无需预先设定聚类个数。

（2）无需指定距离度量：halcon 算法可以使用不同类型的距离度量，

如欧氏距离、余弦相似度等。

（3）对噪声不敏感：halcon 算法具有较强的抗噪声能力，能够识别出数据集中的噪声点，并将其排除在聚类之外。

4.halcon 聚类算法的应用案例

halcon 聚类算法在许多领域都有广泛应用，例如：

（1）图像分割：将图像中的像素划分到不同的颜色区域，有助于提取图像特征，进行图像识别和分类。

（2）文本聚类：对大量文本数据进行聚类，可以挖掘出文本数据中的主题和关联信息。

（3）生物信息学：在基因表达数据、蛋白质互作网络等领域中应用halcon 聚类算法，有助于发现生物学中的规律和关联。

5.halcon 聚类算法的优缺点

halcon 聚类算法具有以下优缺点：

优点：

（1）适应性强，能够自适应地调整聚类个数。

（2）无需指定距离度量，可以使用不同类型的距离度量。

（3）对噪声不敏感，能够识别出数据集中的噪声点。

缺点：

（1）计算复杂度较高，计算每个数据点到各个聚类中心的距离需要较大的计算资源。

机器视觉函数分类

图像滤波 图像增强：对比度增强、亮度校正、直方图归一化、直方图均衡 平滑滤波：各向非同性滤波、高斯平滑、均值滤波、阶梯滤波器（中值、分离系数中值滤波、加权中值等），中度滤波、Sigma滤波、切尾均值、椒盐噪声去除，递归平滑滤波 边缘滤波：Canny, Deriche, Lanser, Shen, Frei, Kirsch, Roberts, Prewitt, Roberts, Prewitt, Robinson, Sobel, Laplace算子,高斯差分，高斯导数、边缘闭合 点滤波：Foerstner,Harris, Sojka亚象素精度点提取滤波器 纹理: Laws滤波器（3X3, 5x5, 7X7）离差、熵算术运算：比例缩放、加、减、乘、绝对值、最大值、最小值、翻转 颜色变换：CIElab, hsv, his, yiq, yuv, CIExyz, hls, his等 傅立叶变换：高速FFT、高斯、导数计算、Gabor滤波器、带通、高通、低通滤波，能量、相位，权值计算 霍夫变换：线、园检测 其他类型滤波器：自定义滤波器、点滤波器、灰度骨架抽取，主成分分析，拓扑骨架抽取，高斯金字塔变换、类型转换 亚象素边缘及线提取 Canny、Deriche Lanser和Sobel边缘检测算子；Facet模型及Steger线提取（精度高于1/50像素）；亚象素彩色边缘、线提取；亚象素阈值 亚象素轮廓处理 轮廓处理：仿射和投影变换；线、圆、椭圆分割提取及拟合；平行轮廓合并；不同标准形状生成。 形状特征：面积、中心点、方向、圆度、紧密度、周长、椭圆轴、力矩、凸度、离心率、角分析（凸，圆、矩形）；基于形状特征的轮廓选择。 边缘位置测量 沿线段、圆弧的亚象素边缘提取；自动选择边缘（起点、终点、所有点、上升、下降，边缘点对）；边界及边界对寻找评价函数 Blob分析 阈值：全局、局部、自动 区域处理：连通域分析、骨架、连接点，终点；集合算法（交集、并集，差集、补集）；角分析（凸、圆、矩形、椭圆形、凹）；空洞填充、区域生成（矩形、圆形、椭圆形、方格、网格、多边形、任意形状），访问（游程编码，链码、轮廓、多边形） 灰度值特征：最大值、最小值、均值、方差、共生矩阵、直方图、熵、模糊特征、灰度 矩形状特征：面积、中点、方向、圆度、紧密度，空洞数、周长、凹度、椭圆轴、2阶、3

halcon 聚类算法

halcon 聚类算法 【原创实用版】 目录 1.聚类算法概述 2.halcon 聚类算法的原理 3.halcon 聚类算法的特点 4.halcon 聚类算法的应用案例 5.halcon 聚类算法的优缺点 正文 1.聚类算法概述 聚类算法是一种无监督学习算法，其主要目的是将相似的数据点划分到同一类别中，从而实现数据的分组。聚类算法在数据挖掘、模式识别、生物信息学等领域具有广泛的应用。 2.halcon 聚类算法的原理 halcon（Adaptive Clustering Algorithm）算法是一种基于密度的聚类算法。其原理是首先选择一个初始聚类中心，然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所在的类别。接着重新计算每个类别的聚类中心，并重复上述过程，直到聚类结果稳定不变。 3.halcon 聚类算法的特点 halcon 聚类算法具有以下特点： （1）适应性强：halcon 算法能够自适应地调整聚类个数，无需预先设定聚类个数。 （2）无需指定距离度量：halcon 算法可以使用不同类型的距离度量，

如欧氏距离、余弦相似度等。 （3）对噪声不敏感：halcon 算法具有较强的抗噪声能力，能够识别出数据集中的噪声点，并将其排除在聚类之外。 4.halcon 聚类算法的应用案例 halcon 聚类算法在许多领域都有广泛应用，例如： （1）图像分割：将图像中的像素划分到不同的颜色区域，有助于提取图像特征，进行图像识别和分类。 （2）文本聚类：对大量文本数据进行聚类，可以挖掘出文本数据中的主题和关联信息。 （3）生物信息学：在基因表达数据、蛋白质互作网络等领域中应用halcon 聚类算法，有助于发现生物学中的规律和关联。 5.halcon 聚类算法的优缺点 halcon 聚类算法具有以下优缺点： 优点： （1）适应性强，能够自适应地调整聚类个数。 （2）无需指定距离度量，可以使用不同类型的距离度量。 （3）对噪声不敏感，能够识别出数据集中的噪声点。 缺点： （1）计算复杂度较高，计算每个数据点到各个聚类中心的距离需要较大的计算资源。

halcon 聚类算法

Halcon 聚类算法 1. 简介 Halcon是一款广泛应用于机器视觉领域的软件库，提供了丰富的图像处理和分析功能。其中，聚类算法是Halcon中重要的一部分，用于将数据集划分为不同的群组。本文将介绍Halcon中常用的聚类算法及其应用。 2. K-Means 聚类算法 K-Means是一种常见的聚类算法，它通过将数据集划分为K个簇来实现聚类。该算法具有简单、高效的特点，并且在实际应用中广泛使用。 2.1 算法原理 K-Means算法基于以下几个步骤： 1.随机选择K个初始聚类中心。 2.将每个样本点分配到距离最近的聚类中心。 3.根据每个簇内样本点的均值更新聚类中心。 4.重复步骤2和3，直到收敛或达到最大迭代次数。 2.2 Halcon中使用K-Means算法 在Halcon中，可以使用kmeans_clustering函数来执行K-Means聚类算法。该函数需要指定输入数据集、簇数目以及其他参数。 以下是使用Halcon进行K-Means聚类的示例代码： read_image(Image, 'image.jpg') convert_image_type(Image, 'byte') reduce_domain(Image, ImageReduced) features := create_feature_set() add_features_object(features, ImageReduced, 7) kmeans_clustering(features, 4, KMeansHandle) get_clusters(KMeansHandle, Clusters) 上述代码首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后使用reduce_domain函数减少领域以提高聚类性能。接下来，创建一个特征集并将图像添加到特征集中。最后，使用kmeans_clustering函数执行聚类并获取聚类结果。

halcon常用算子

halcon常用算子 Halcon常用算子是工业视觉领域中常用的一种算法，它可以帮助工程师们快速、高效的实现图像处理和图像分析。本文将介绍Halcon 常用算子的相关细节。 1. 什么是Halcon? Halcon是一种用于机器视觉和工业自动化的软件。它是一种功能强大的图像处理软件，可用于 2D和 3D图像处理、机器视觉、图片测量和数据分析等领域。 2. Halcon常用算子有哪些？ (1) 读取图像 读取图像是工业视觉中最基本的操作之一，Halcon的读取图像算法非常简单易用，如下所示： read_image(Image,'test.png') 上述代码将读取test.png这个图片。 (2) 滤波 Halcon的滤波技术非常先进，可以实现多种滤波算法，其中常用的包括中值滤波、平均滤波、高斯滤波等。 例如，下面的代码是实现一个中值滤波的例子： median_image(Image,Result,'square',5) (3) 边缘检测 边缘检测是工业视觉中常用的一个算法，Halcon提供了多种边缘检测算子，包括Sobel、Laplacian、Canny等。 例如，下面的代码是实现Sobel算子边缘检测的例子： sobel_amp(Image, EdgeAmp, 'sum_norm', 3) (4) 区域分割 区域分割是Halcon中常用的一种算法，可以将一个图像分成多个区域。Halcon提供多种分割算子，例如基于聚类、区域生长、分水岭等。

例如，下面的代码是实现基于区域生长的分割算法： regiongrowing(ImageSegmented, ImageSeed, 5, 40, 'low_first') (5) 测量算子 测量是工业视觉中常用的一个任务之一，Halcon提供了多种测量算子，可以测量物体位置、大小、角度等。 例如，下面的代码是实现测量物体大小的一个算法： smallest_rectangle1(Object,Row1,Col1,Row2,Col2) 3. 总结 本文介绍了Halcon常用算子的相关细节，包括读取图像、滤波、边缘检测、区域分割、测量算子等。这些算子可以帮助工程师快速、高效的实现图像处理和分析，是Halcon软件的一个重要优势。

halcon区域增长 算法

halcon区域增长算法 Halcon区域增长算法是一种基于图像处理的算法，主要用于图像分割和边缘检测。它可以根据给定的种子点，通过不断生长和扩展的方式，将具有相似特征的像素点聚类成为一个区域。 在图像处理领域，区域增长算法是一种常用的图像分割方法。它以给定的种子点为起始点，通过判断相邻像素与种子点的相似性来扩展区域。这种相似性可以通过像素的灰度值、颜色或纹理等特征来衡量。 区域增长算法的基本原理是将种子点的像素值与相邻像素进行比较，根据一定的相似性准则判断是否将相邻像素加入到当前区域中。如果相邻像素与当前区域的特征相似，则将其加入到当前区域中，否则不加入。 区域增长算法的关键在于相似性判断准则的选择。常用的相似性判断准则有灰度相似性、颜色相似性和纹理相似性等。根据图像的特点和应用需求，选择适当的相似性判断准则可以提高算法的效果。 在实际应用中，区域增长算法可以用于目标检测、边缘检测和图像分割等领域。例如，在医学图像处理中，可以利用区域增长算法将肿瘤区域从正常组织中分割出来，以辅助医生进行病灶的诊断和治疗。 区域增长算法的优点是简单易实现，并且对图像的光照变化和噪声

有一定的鲁棒性。然而，区域增长算法也存在一些问题。例如，当图像中存在较大的亮度变化或纹理差异时，可能会导致算法的效果不理想。此外，区域增长算法对种子点的选择比较敏感，不同的种子点可能会得到不同的分割结果。 为了提高区域增长算法的效果，可以采用一些改进方法。例如，可以引入多个种子点，通过融合不同区域的结果来得到更准确的分割结果。另外，可以结合其他图像处理技术，如边缘检测和形态学操作等，来进一步优化分割结果。 Halcon区域增长算法是一种常用的图像分割方法，通过不断生长和扩展的方式将具有相似特征的像素点聚类成为一个区域。它在医学图像处理、目标检测和边缘检测等领域具有广泛的应用前景。通过合理选择相似性判断准则和改进算法，可以提高区域增长算法的效果，实现更准确的图像分割。

halcon聚类算法

halcon聚类算法 摘要： 1.聚类算法概述 2.halcon 聚类算法简介 3.halcon 聚类算法的具体步骤 4.halcon 聚类算法的优缺点 5.halcon 聚类算法的应用实例 正文： 一、聚类算法概述 聚类算法是一种无监督学习算法，主要通过分析数据集中的特征，将相似的数据点划分到同一类别中，从而实现数据的分类。聚类算法被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域。 二、halcon 聚类算法简介 Halcon（Hierarchical Agglomerative Clustering）是一种层次聚类算法，通过将相近的数据点逐步合并，形成一个树形的结构。Halcon 算法是一种基于距离的聚类方法，其基本思想是计算数据点之间的距离，并根据距离的大小将数据点划分为不同的簇。 三、halcon 聚类算法的具体步骤 1.初始化：设置初始距离为无穷大，将每个数据点视为一个独立的簇。 2.选择距离最小的两个簇合并：计算每个簇与其它簇之间的距离，选出距离最小的两个簇进行合并。

3.更新距离：重新计算合并后簇内数据点之间的距离，并更新簇的距离。 4.重复步骤2 和3：直至所有的簇合并为一个簇，或者达到预设的簇数。 四、halcon 聚类算法的优缺点 优点： 1.能够自动确定簇数，无需预先设定簇数。 2.能够发现任意形状的簇结构。 3.对于大规模数据集，具有较好的计算性能。 缺点： 1.计算复杂度较高，尤其是对于大规模数据集。 2.对于离群点和噪声数据较为敏感。 五、halcon 聚类算法的应用实例 1.数据挖掘：通过对大量数据进行聚类分析，可以发现数据集中的潜在规律和特征。 2.图像处理：在图像分割和识别领域，halcon 聚类算法可以有效地对图像中的目标进行划分和分类。

基于改进YOLOv5的PCB缺陷检测研究

基于改进YOLOv5 的 PCB缺陷检测研究 摘要：本文将使用改进YOLOv5s网络的PCB板缺陷检测算法，该网络基于YOLOv5s 网络进行优化改造，不仅解决上述问题，还具有轻量化、鲁棒性高等优点，同时针对于PCB 各类缺陷不易检测的难点，在优化后的网络中加入K-means+聚类算法，从而提高对于PCB小目标缺陷的检测精度。通过实验得出在 6 种 PCB 缺陷类型中对于漏孔类型缺陷检测精度达到 98.9%，所有类别 PCB可达 95.4%。实验结果表明，YOLOv5 算法可以满足工业生产中缺陷检测的需要。 1.引言 PCB,中文名称印制电路板，又称印刷线路板，是一种重要的电子元件是各类电子元器件的运行载体，具有关键的支撑作用。随着 PCB 板产能的提高和制作复杂度的增加，迫切需要对大批量 PCB 板进行快速准确的缺陷检测[1]。PCB生产过程中受设备、环境、人工操作等影响，会产生鼠咬，漏孔，短路，断路，毛刺，伪铜等缺陷，企业需要对生产过程中制造出的PCB进行质量检测，以提高产品精度，但目前对PCB缺陷检测主要采用人工目视法、电气特性等检测方法。 2. PCB 缺陷检测模型构建 在深度学习中，损失函数本质上是计算预测值和真实值的差距的函数。目标检测任务中，利用损失函数反应ＲｅａｌＢｏｘ和Ｐｒｅ－ｄｉｃｔｉｏｎＢｏｘ的误差，其中ＩＯＵ损失函数的范围在（０，１）之间，具有尺度不变性，ＩＯＵ损失可以评价各种形状的匹配程度。所以将ＩＯＵ损失引入到ＹＯＬＯ检测中。ＩＯＵ损失如公式（1）所示。 ＩＯＵ＝（1） 式中，Ａ表示ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢｏｘ与ＲｅａｌＢｏｘ的交集即获取的交集区域的面积，Ｂ表示ＲｅａｌＢｏｘ与ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢｏｘ的并集即获取的并集部分的面积。利用获取的交集的面积和并集的面积作比，最终得到ＩＯＵ在一定程度上

halcon 聚类算法

halcon 聚类算法 摘要： 一、引言 二、Halcon 聚类算法简介 1.聚类算法基本概念 2.Halcon 聚类算法原理 三、Halcon 聚类算法应用领域 1.图像处理 2.数据挖掘 3.其他领域 四、Halcon 聚类算法的优缺点 1.优点 2.缺点 五、结论 正文： 一、引言 Halcon 聚类算法是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的算法，它通过将相似的数据归为一类，从而实现对数据的高效处理和分析。本文将对Halcon 聚类算法进行详细介绍，并分析其在各个领域的应用及优缺点。 二、Halcon 聚类算法简介 1.聚类算法基本概念

聚类算法是一种无监督学习方法，它将相似的数据自动归为一类。聚类算法的目标是最小化同一类中的差异，并最大化不同类之间的差异。通过聚类算法，我们可以发现数据集的潜在结构和模式。 2.Halcon 聚类算法原理 Halcon 聚类算法是基于图像处理原理的，它通过对图像中的像素进行处理，实现对图像的分割和分类。Halcon 聚类算法主要通过以下步骤实现：（1）选择相似性度量方法：计算图像中像素之间的相似性，如欧氏距离、余弦相似度等。 （2）定义聚类准则：根据相似性度量结果，确定聚类的数量和类别。 （3）迭代优化：根据聚类准则，对像素进行重新分配，直至满足聚类要求。 三、Halcon 聚类算法应用领域 1.图像处理 在图像处理领域，Halcon 聚类算法可以用于图像分割、目标识别和图像恢复等任务。通过将相似的像素归为一类，可以简化图像处理过程中的计算复杂度，提高处理效率。 2.数据挖掘 在数据挖掘领域，Halcon 聚类算法可以用于对大量数据进行分类和分析。通过对数据进行聚类，可以发现数据集中的潜在规律和关联规则，为数据挖掘提供有力支持。 3.其他领域 除图像处理和数据挖掘外，Halcon 聚类算法还在其他领域有所应用，如

视觉算法工程师的主要职责8篇

视觉算法工程师的主要职责8篇 视觉算法工程师的主要职责1 职责： 1.工业相机的firmware开发及功能整合; 2.深度学习模型的构建与优化或机器学习算法的优化，提升效果.性能与易用性; 3.结合业务产景，能灵活调整算法框架和数据集; 4.负责算法在产品的落地; 5.工业应用后台服务器算法的开发; 岗位要求 1.精通C/C++，Python等编程语言，熟悉ARM/MIPSLinu_等平台的开发; 2.精通机器视觉(如人脸检测识别，目标检测和跟踪，OCR，数字图像处理算法OpenCV/OpenVINO等); 3.精通常用的深度学习框架，如Tensorflow，Caffe等,有相关实战经验优先; 4.在机器学习上有实战经验，对经典算法如SVM(支持向量机).LR(逻辑回归分析).CNN(卷积神经网络)等有深入理解; 5.有较强的学习能力，团队合作能力以及沟通能力。

视觉算法工程师的主要职责2 职责： 1、仓储机器人视觉定位系统设计、开发和优化。 2、二维码导航技术研发。 3、其他新型视觉导航技术研发。 4、本岗位为研发岗，要求有较强的解决实际问题能力。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，研究方向为图像模式识别。 2、熟悉主要图像模式识别算法(包括但不限于图像去噪、图像复原、图像分割、区域描述等)，并且能够独立实现。 3、有独立开发算法的工作经验和能力，既能独立解决问题，也能够协同工作。 4、熟练使用C/C++。 5、熟悉QR码、DM码等常见二维码的原理和扫描算法，具备开发工业二维码的能力者优先。 6、对搜索算法、聚类算法、编码算法、图像压缩算法等有深入研究者优先。 7、在模式识别和机器学习算法研究中有独到见解者优先。 视觉算法工程师的主要职责3 职责：

halcon聚类算法

Halcon聚类算法 1. 简介 Halcon是一款由MVTec开发的图像处理软件库，提供了丰富的图像处理功能。其 中的聚类算法是Halcon的核心功能之一，用于将数据集划分为不同的簇，每个簇 包含相似的数据点。聚类算法在图像处理中有广泛的应用，例如目标检测、图像分割等。 2. 聚类算法的原理 聚类算法的目标是将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点之间的相似度最大，不同簇之间的相似度最小。常见的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。 2.1 K均值算法 K均值算法是一种常用的聚类算法，其原理如下： 1.随机选择K个初始聚类中心。 2.将数据集中的每个数据点分配给距离其最近的聚类中心。 3.根据每个簇中的数据点重新计算聚类中心。 4.重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。 K均值算法的优点是简单易懂，计算效率高，但对于非凸形状的簇划分效果较差。 2.2 层次聚类算法 层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法，其原理如下： 1.将每个数据点看作一个独立的簇。 2.计算每两个簇之间的距离，选择最近的两个簇合并为一个新簇。 3.重复步骤2，直到所有数据点都被合并为一个簇，或者达到预定的簇个数。 层次聚类算法的优点是可以发现不同大小和形状的簇，但计算复杂度较高。 3. Halcon中的聚类算法 Halcon中提供了多种聚类算法，可以根据不同的需求选择合适的算法进行图像处理。 3.1 K均值聚类 Halcon中的K均值聚类算法通过kmeans_clustering函数实现。该函数的输入参数 包括待聚类的数据集、聚类个数K等。函数的输出包括聚类中心和每个数据点所属的簇。

halcon 聚类算法

halcon 聚类算法 Halcon是一款强大的机器视觉软件开发平台，提供了丰富的图像处理算法和工具。其中包含了聚类算法，可以用于将数据样本分成不同的聚类或群组。以下是关于Halcon聚类算法的相关参考内容。 1. 聚类算法概述： 聚类算法是一种无监督学习算法，可以将数据样本划分为不同的组或聚类。Halcon提供了多种聚类算法，包括K-means聚类、DBSCAN（基于密度的聚类）、二次划分等。这些算法根据不同的聚类策略和目标函数来划分数据样本，用于发现数据的内在结构和模式。 2. K-means聚类算法： K-means聚类是一种常用的分区聚类算法，它将数据样本划分为K个不重叠的聚类。该算法通过计算每个样本与聚类中心之间的欧氏距离，来确定样本属于哪个聚类。Halcon提供了K-means聚类算法的实现，可以通过设定聚类数目K、样本数据以及迭代次数等参数来进行聚类分析。 3. DBSCAN聚类算法： DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，可以自动发现多样化的聚类形状和大小。该算法通过设置邻域半径和最小样本数来定义聚类的密度。Halcon中的DBSCAN算法可以根据给定的参数，自动识别和划分样本数据集中的密集区域作为聚类，并且可以将稀疏区域标记为噪声。

4. 二次划分聚类算法： Halcon还提供了基于线性或非线性最优划分的二次划分聚类 算法。该算法通过选择最佳分割特征和划分点，将数据样本集分成多个子集。每个子集内的样本更加相似，而不同子集之间的样本差异性较大。这种二次划分聚类算法可以用于检测数据中存在的不同模式或子群体。 5. Halcon中的聚类算法应用： Halcon的聚类算法在工业图像处理中有着广泛的应用。例如，可以利用聚类算法对图像中的目标进行分割和分类，通过提取目标的特征属性来实现目标检测和识别。此外，聚类算法还可以应用于图像分割、图像检索、图像压缩等领域。 总结： Halcon提供了多种聚类算法的实现，包括K-means、DBSCAN、二次划分等。这些算法可以用于对数据样本进行 聚类分析，发现数据的内在结构和模式。聚类算法在工业图像处理中有着广泛的应用，如目标检测、图像分类、图像分割等。

视觉算法工程师的具体职责(10篇)

视觉算法工程师的具体职责 职责 1.负责视觉软件框架或者标准功能模块的设计与开发; 2.负责视觉方案的评估与设计，相关视觉硬件的选型; ____对项目整体进行跟踪与把控核对; 4.领导交代的其他工作。 任职资格 1.全日制本科以上学历，机器视觉，自动化，数学，电子，计算机或通信等相关专业 2.熟悉图像处理算法基础理论，熟练使用OpenCV，Halcon或VisionPro等算法 3.熟练掌握C/C++，C#等语言、QT等代码编译软件 ____具有视觉图像处理项目经验，视觉算法开发经验者有限 5.熟悉非标自动化视觉设备软件开发流程，能够对接客户并整理软件研发需求。 视觉算法工程师的具体职责（二） 职责： 1、负责多视图几何、三维重建、SLAM相关算法的研发; 2、负责与嵌入式工程师对接完成算法的移植; 3、负责机器人计算机视觉前沿技术的预研。 任职要求： 1、计算机视觉、多视图几何、移动机器人导航与控制、图像处理、数学等相关专业领域硕士以上学历;

2、精通C/C++等编程语言，熟悉常用的数据结构; 3、数学基础良好，掌握常用的线性代数、矩阵分析相关知识和库; 4、至少具有以下一方面的开发经验(ROS、OpenCV、SLAM),至少有一个项目在此基础上的进行算法实现或仿真; 5、熟悉linu____系统，了解常用的算法开发平台。 视觉算法工程师的具体职责（三） 职责： 负责视频和图像分析功能算法的开发，物体检测与识别、相关特征的提前和转换、模型开发、性能优化; 基于深度学习的机器视觉研究，缺陷检测算法的实现; 参与设备软件框架和开发平台的搭建; 任职要求： 计算机、数学、机器视觉、图像检测及相关专业本科及以上学历，____年及以上设备整体软件开发相关工作经验; 精通图像处理，计算机视觉及模式识别方法。另熟悉机器深度学习者优先考虑; 熟练使用C++，C#，熟悉目标跟踪/缺陷检测等相关项目经历优先; 熟悉Halcon,visionpro,,opencv等机器视觉开发包，并具有基于上述算法开发包进行过机器视觉算法应用开发经验者优先考虑; 数学功底扎实; 英语阅读能力优秀。 视觉算法工程师的具体职责（四） 职责:

机器视觉技术基础教学教案(全)

机器视觉技术基础教学教案(全) 字化的基本原理和数字图像的特点。 2.认识图像灰度直方图，掌握其作用和应用。 3.掌握图像像素间的关系，包括像素的大小、位置、颜色等。 4.介绍图像处理的一些基本方法，如图像增强、滤波、分割等。 5.拓展延伸：介绍一些常见的图像处理软件和工具，如Photoshop、MATLAB等。 归纳、总结： 本节课主要介绍了图像与数字图像的概念与分类，图像数字化的基本原理，图像灰度直方图的作用和应用，以及图像像素间的关系。同时，还介绍了一些基本的图像处理方法和常见的图像处理软件和工具。 结尾： 鼓励学生课后进行练和实践，加深对图像处理基础知识的理解和掌握。 5分钟 通过举例介绍，引出图像预处理的重要性和必要性。

讲授过程： 详细介绍1.感兴趣区域（ROI）的截取。 2.图像的变换与校正。 3.增强图像的具体实现。 4.图像去噪。 5.图像平滑。 6.图像锐化。 7.图像二值化。 8.图像边缘检测。 归纳、总结： 本节课对图像预处理的具体方法进行了详细介绍，使学生能够掌握图像预处理的具体使用方法。 结尾： 鼓励学生课后进行实践，加深对图像预处理的理解和掌握。 换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法是常用的方法。其中，阈值分割是最简单的方法，它将图像分为前景和背景两部分，通过选择合适的阈值来实现分割。边缘检测是通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Sobel算子、Canny算子等。区域分割是将图像分为多个区域，常用的算法 有基于区域生长的方法、基于分割树的方法等。Hough变换可

以检测图像中的直线、圆等形状，常用于工业检测等领域。动态聚类分割是通过聚类算法将图像分为多个类别，常用的算法有K-means算法、谱聚类算法等。分水岭算法是一种基于图像梯度的分割算法，常用于医学图像分割等领域。 归纳、总结： 本节课主要介绍了图像分割的基本概念和常用算法。了解这些算法有助于我们对图像进行更精确的分割，从而提取出我们所需要的信息。 结尾：鼓励学生课后复，拓展延伸相关算法的应用。 特征匹配微课 软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸 掌握图像特征匹配的基本概念和方法，了解不同特征匹配算法的优缺点和适用场景。 理解特征匹配的基本原理，掌握SIFT、SURF、ORB等常用特征匹配算法的实现过程和应用场景。 教学内容 教学过程与详细内容 引入：

基于HALCON的水果识别算法研究

基于HALCON的水果识别算法研究 戴仲豪;王泽进;陈厚儒;吴意;刘颖君 【摘要】采用基于机器视觉的方法,研究具有不同特征的水果的自动分类识别方法.首先通过对相机采集到的图像进行颜色空间转换、图像增强、图像分割等一系列算法的预处理,提取水果区域从而获得准确的颜色模型和纹理特征,再利用基于MVTec HALCON软件平台的SBI(Sample Based Identification)分类器算法,根据水果的颜色和纹理进行训练和识别.实验结果表明,基于样本的识别方法对经过处理后的水果图像识别具有较强的适应能力,并且具有良好的鲁棒性,总体识别率可达98.5％. 【期刊名称】《机械工程师》 【年(卷),期】2018(000)012 【总页数】4页(P87-90) 【关键词】水果识别;Halcon;基于样本的识别;图像处理;机器视觉 【作者】戴仲豪;王泽进;陈厚儒;吴意;刘颖君 【作者单位】华南理工大学广州学院机械工程学院,广州510800;华南理工大学广州学院机械工程学院,广州510800;华南理工大学广州学院机械工程学院,广州510800;华南理工大学广州学院机械工程学院,广州510800;华南理工大学广州学院机械工程学院,广州510800 【正文语种】中文 【中图分类】TP391.7

0 引言 在现代化社会中，随着人们的消费水平的逐渐提高和科学技术的不断发展，智能服务会渐渐代替纯人手的服务，而机器视觉便是其中十分重要的一项。通过市场调查后，我们了解到水果在人们的日常饮食中扮演着不可或缺的角色，大型超市里排队购买水果的顾客很多，经常会出现排队拥挤的现象。而近年来水果行业发展迅速，在国内外的选果包装车间也开始采用了无损伤检测技术手段。2006年，郑小东等[1]提出了基于区域特征的自然环境下的果实自动识别方法。2010年，王水平等[2]就已经利用SVM分类器对生活中常见的几种水果进行分类，总体识别率为90% 左右。2016年，项辉宇等[3]实现了低速条件下对苹果大小、缺陷以及颜色3种特征的检测。本文所研究的内容即是为智能化的识别和后续分拣提供较好的依据。 1 系统功能及流程 本文中所研究的基于视觉的水果识别系统的主要功能是识别工业相机采集的水果图像。目的是通过高像素的CMOS工业相机将水果的特征信息转换成图像信息后，可以识别包括单个水果及多个水果叠放的情况，用于测试的样品是包含特征信息明显及特征信息相近的水果。主要流程是通过对相机采集到的图像进行颜色空间转换、图像增强、图像分割等一系列算法的预处理[2]，提取水果区域获得其颜色模型和 纹理特征，再利用基于MVTec HALCON软件平台的SBI（Sample Based Identification）分类器算法根据水果的颜色和纹理进行训练和识别，参考模板信 息得出最终判别结果。识别流程如图1所示。 图1 水果识别流程图 2 系统软硬件组成 2.1 软件平台 MVTec HALCON是一款在工业上应用广泛的机器视觉软件，它提供了超过1100

算法工程师岗位的基本职责（通用26篇）

算法工程师岗位的基本职责（通用26篇） 算法工程师岗位的基本职责篇1 职责： 1.针对公司业务研究各种底层算法能力，包括但不限于实体识别、意图识别、情感分析和文本分类等。 2.优化公司已有模型及算法。 3.参与公司垂直领域的聊天/客服机器人的开发。 任职资格： 1.全日制本科或以上学历。 2. 本科3年以上工作经验，硕士或以上学历需1年以上工作经验。 3.对NLP领域有较为全面的理解，包括但不局限于知识图谱、RNN、LSTM、CNN和聚类算法。 4. 熟练掌握Python或Java，熟悉Tensorflow、pyTorch等常见深度学习开发框架。 5.熟悉常见的数据结构和算法。 6.有实际落地的深度学习项目经验优先。 7.有聊天机器人、知识图谱等相关经验优先。 8. 有独立完整的NLP相关项目开发经验的优先。 算法工程师岗位的基本职责篇2 职责： 1、建立游戏产品指标体系(例如：流失率、留存率、LTV等)，设计例行的日报、周报、月报等报表体系。 2、建立用户标签体系，完善用户画像系统，协助产品和发行认识和理解用户，为产品研发和运营活动提供决策支持。 3、日常跟踪业务数据发展趋势，监控指标变化，分析发展趋势、发现潜在的问题及解决方案等。 4、不定期的专题分析工作 任职要求： 1、本科及以上学历，数学、统计学或相关专业，2年以上数据分

析经验 2、熟悉常用算法：决策树，随机森林，协同过滤，SVM, 回归算法等 3、熟练使用 python 语言或 R 语言 4、熟悉 Mysql 关系数据库，熟练编写 SQL 语句 5、有大数据工作经验优先，有游戏行业工作经验优先 算法工程师岗位的基本职责篇3 职责： 1、完成3D打印机切片算法及控制算法的实现; 2、参与核心3D打印装备项目，负责控制模块编码实现; 3、负责攻克开发过程中的技术难题，对于相关技术难点提出解决方案，完成软件代码实现。 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、应用数学、信息系统等相关专业，有3年以上相关工作经验，硕士及以上学历可放宽工作经验要求至2年; 2、熟练掌握C、C++程序开发，,熟练使用QT开发框架，熟悉QML开发和调试工具; 3、熟悉多线程、TCP/IP,串口通讯协议、熟悉运动控制逻辑; 4、熟练掌握OpenGL或OpenCV，掌握深度学习、图像算法、控制算法; 5、思维敏捷，良好的沟通能力与较强的学习能力，具有专研精神，善于学习研究新技术; 6、良好的团队协作精神，高度的责任心和严谨的逻辑思维能力。算法工程师岗位的基本职责篇4 职责： 1、结合公司项目要求，实现算法的编程和优化; 2、负责算法开发、验证和测试; 3、跟踪算法的应用情况，完成对算法的技术支持工作; 4、参与指纹识别产品的算法研发工作;