A06B-6093-H104

A06B-6093-H104在开发之初，通常存在“鸡或蛋”的问题：检测算法的能力将对视觉系统提出要求，而视觉系统产生的图像质量也将对检测算法提出要求。成功的设计是：要保持视觉系统和检测算法的功能协调一致，从而满足商业目标。在开发过程中，要同时考虑算法和视觉系统。为了做好这一点，需要有效的迭代。

一种称为“构建-测量-学习循环”的灵活迭代方法，基于精益启动原则，通过集中学习提供有效迭代框架。要使用这种方法，请在每次迭代开始时提出以下三个问题：

1. 我们需要学习什么？这应该建立在以前的学习基础上。

2. 为了学习目标，我们需要测量什么？

3. 为了实现测量，我们需要构建什么？

然后，仅构建学习所需要的东西。

例如，我们将构建-测量-学习循环方法应用于设计基于相机的低成本线性条形码阅读器，这种阅读器可以在单一图像捕获中，以大视场解码尽可能多的条形码。想象一下，在一个高度动态的环境中，条形码阅读器可以在任何方向快速移动的场景。不同尺寸的条形码在整个环境中处于随机位置，并且与条形码阅读器之间的角度和距离也都是随机的。

使用构建-测量-学习循环的方法，第一步是确定图像传感器和镜头所需的“类”，这将设置一个基础的硬件成本目标（见图2）。为此，需要测量基础相机生成图像质量的能力，使用解码精度作为测量基准。为了进行测量，我们使用现成的镜头和图像传感器开发套件构建相机系统。收集一个小数据集，并使用现成的块开发算法的第一个版本。

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 FOXBORO I/A SERIES IND. POWER MODULE 2, P0903ZL

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