ROI
關注創建者：胖子愛學習 創建時間：2018-12-26
ROI的視頻教程
第七課Matlab 圖片顏色聚類分割
本課程適用于想學或想進行matlab做圖像處理的同學們，本系統提出一種利用顏色特征對圖像進行分割的方法，首先需要設定感興趣區域ROI，計算出ROI區域中顏色矩陣均值矩陣m，并使用歐氏距離對圖像進行彩色聚類分割，從而提取出目標圖像。相應大家可以通過學習拓展到圖像分析的應用上，希望能長久的和大家一起學習進步。每一期視頻都會上傳相應的可運行的源碼附件。
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ROI的實例教程
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開裂問題視覺檢測的流程如下：
⑴用相機對合格的零件進行拍照，選取一張清晰的照片作為參考圖，再用特征匹配工具選取零件一個部位作為ROI(檢測區域)，確定零件定位部位，后續零件檢測定位會更加準確。特征匹配算法的設置界面如圖1 所示。
圖1 特征匹配算法設置界面
⑵選用相似度算法檢測零件是否有開裂，相似度算法用于與設定的ROI 區域(藍色框)內與模板基準圖進行比對，可同時設置多個檢測區域與忽略區域，從而判斷零件是否有開裂問題。相似度算法設置如圖2 所示。
圖2 相似度算法設置界面
⑶2 個算法設置完成后，先點“測試當前”按鈕，看軟件能否正確檢測出模板中的照片，如果檢測“OK”，則算法設置完成。如有開裂零件，視覺檢測軟件會做出正確檢測，檢測時間在1 秒內完成，檢測結果是“NG”不合格，并發出報警聲，如圖3 所示。
圖3 開裂問題檢測結果
少孔問題視覺檢測
少孔問題也是覆蓋件最嚴重的質量問題之一，少孔是指零件實際孔數與標準孔數少一個或多個的問題，少孔對下工序裝配零件會有嚴重影響。目前，沖壓對零件孔數采用的方法是每15 分鐘抽檢1 件數孔，如果在這個間隔時間內出現少孔問題，可能到發現時已生產100 件左右。如果采用視覺檢測，則可實現100%檢測孔數，實現少孔問題零逃逸。少孔問題視覺檢測的流程如下：
⑴用相機拍一張合格零件的照片，選取一張清晰的照片作為參考圖，選用直線匹配算法，直線1 和直線2 的ROI 區畫在零件右邊直線上，直線3 的ROI 區畫在零件水平直線上。通過零件2 個邊定位零件，使檢測更加準確可靠，點擊測試按鈕，出現測試結果“OK”則設置完成。
圖4 直線匹配算法設置界面
⑵選用斑點檢測算法檢測少孔問題，把ROI 藍色框圈住零件的孔，斑點類型選擇黑色斑點，灰度閾值選擇128，中心類型選擇區域重心。
展開 感興趣區域 （RoI）：掩碼 R-CNN 引入了 RoI 對齊，這是一種更準確的技術，用于對齊區域建議內的像素級特征，而不是更快的 R-CNN 中使用的 RoI 池化。RoI Align 確保從原始圖像特征圖中準確提取像素級特征，無需量化。
3. 實例分割：更快的 R-CNN 使用兩個分支：分類和邊界框回歸。掩碼 R-CNN 添加了第三個分支，用于預測每個區域提案的分割掩碼。此分支使用 RoI 對齊特征作為其輸入，為每個識別的對象生成一個二進制掩碼。
3 GrabCut 抓取
GrabCut 是一種經典的前臺提取算法，用戶交互最少。它采用一個輸入圖像和一個用戶定義的邊界框，該邊界框將前景對象作為其輸入（此處 dog 是前景對象）。然后，它會生成一個優化的分段蒙版，將前景對象與背景分開。
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GrabCut 抓取
通過基于提供的邊界框對前景和背景區域進行初步估計，使用高斯混合模型 （GMM） 通過迭代更新像素標簽來對前景和背景進行建模，從而提高分割的準確性。GrabCut 算法的最終輸出是前景和背景區域分開的蒙版圖像。
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4 為什么同時使用 GrabCut 和 Mask R-CNN 進行圖像分割？
展開 其主要思想是在已有的邊界框和分類分支的基礎上，在 ROI pooling之后增加一個二進制掩碼預測分支。此外，為了解決原始的 ROI Pooling 層的圖像量化誤差問題，Mask R-CNN 還提出了一個新的 ROI Align 層，該層實際上使用了雙線性圖像重采樣。如你所料，多任務訓練(分割 + 檢測)和新的 ROI Align 層都有助于改進邊界框benchmark。
2018: PANet
用于實例分割的路徑聚合網絡
實例分割與目標檢測有著密切的關系，因此一個新的實例分割網絡通常也可以間接地為目標檢測分析研究帶來好處。PANet 旨在通過在原有的自上而下路徑之后增加一個自下而上的路徑，來促進 Mask R-CNN 的 FPN 頸部的信息流。可視化這種變化就是，在多層池化特征之前，我們在原來的 FPN 的脖子上有一個↑↑結構，而 PANet 使它更像一個↑↓↑ 結構。同時，在 Mask R-CNN 的 ROIAlign 融合 (逐元素最大值的和)多尺度特性之后，PANet 增加了一個“自適應特性池化”層，而不是每個特性層都有單獨的池化。
2019: NAS-FPN
NAS-FPN: 學習可擴展特征金字塔結構的目標檢測
PANet的成功引起了一組 NAS 研究人員的注意。他們使用了來自圖像分類網絡 NASNet 的類似的強化學習方法，重點搜索融合單元的最佳組合。這里，融合單元是指 FPN 的基礎構建塊，它將任意兩個輸入特征層融合到一個輸出特征層中。最終的結果證明了 FPN 可以進一步優化的想法，但是復雜的計算機搜索結構使人類難以理解。
總結
目標檢測仍然是一個活躍的研究領域。
展開 圖7 水平檢測和旋轉檢測
Fig.7 Rotated and horizontal object detection
Jiang等[69]改進了Faster R-CNN算法，用于檢測任意方向的文本內容：使用兩點坐標和盒高來描述包圍盒，通過多尺度的ROI池化來更好的提取水平和豎直方向的特征。該方法提出的包圍盒較好地適應了文字檢測，但無人機影像中的目標存在分布密集的情況且旋轉角度是任意的，需要新的包圍盒形式來對其定位。Xu等[70]使用Faster R-CNN算法的分類結果，對于回歸預測，引入旋轉因子和水平包圍盒頂點偏移量參數來對得到的水平包圍盒進行偏移改進，用四邊形來回歸定位。該算法在DOTA數據集上取得了73.39% mAP的結果，但由于仍是基于水平候選區域下的檢測，位置回歸的過程存在一些與真實值不匹配的情況。
Ma等[71]提出了使用旋轉的候選區域來進行文本檢測。在Faster R-CNN算法中引入角度參數，生成帶有角度信息的錨定框，進而得到任意方向的候選區域，并將此稱為RRPN(Rotation Region Proposal Networks)，相應的RROI(the Rotation Region of Interest)池化過程是將旋轉的候選區域與特征圖關聯后再進行的池化操作。該方法提升了包圍盒回歸的精度，但由于產生更多的旋轉錨定框，計算量較大。為了避免增加錨點數量，Ding等[72]使用水平的錨定框，在RPN階段通過全連接學習得到旋轉ROI。具體來說，在有向包圍盒(Oriented Bounding Box，OBB)注釋的監督下，對RoI進行空間變換并學習變換參數(ROI-Transformer，RT)。之后，從旋轉ROI中提取旋轉不變特征，用于后續的分類和定位。
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系統支持從實時熱視頻或存檔文件中提取任意區域（ROI）的溫度數據，并支持逐幀回放與報警觸發快照。此外，獨特的線掃描功能可將二維圖像轉化為連續的溫度變化曲線，廣泛適用于玻璃生產、塑料熱成型及傳送帶監測等工業場景。
工業級設計與擴展應用
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對OEM客戶與研發團隊的影響
3.1 BOM成本系統性上升
金屬價格上漲直接推高：
單件產品成本
系統級BOM成本
整機或設備制造成本
這將壓縮：
產品毛利
市場定價靈活性
3.2 預算與財務預測不確定性增加
工程與財務團隊需要重新評估：
成本模型
項目投資回報率（ROI）
長期定價策略
原有商業測算模型可能不再準確
經濟型高壓比例閥的市場趨勢如何？3個月前
諾冠官網 IMI Norgren：https://www.norgren.com.cn/
高壓比例閥：https://www.norgren.com.cn/3698.html
一、市場需求驅動：降本增效成主旋律
近年來，受全球經濟波動、供應鏈重構及“精益生產”理念普及的影響，終端用戶對設備投資回報率（ROI）的要求顯著提高。
(注：前提是考慮了遮擋處理、僅關注相關 ROI 區域且假設非對抗性天氣條件下)
（3）多場景自適應的泛化能力
aiData Auto Annotator具備極強的場景適配性，已在日本道路測試、卡車運輸專項適配等不同地域、不同類型的應用場景中得到驗證，展現出穩定的可靠性與靈活的擴展性。
給制造商的建議
在采購流程中接觸不同的角色：
針對設計師
提供CAD數據、白皮書和應用實例
關于組件工作原理的專業文章和教程
針對采購人員
透明的價格和交貨信息
投資回報率（ROI）和總體擁有成本（TCO）分析以及支持購買決策的比較文件。
控制器、機器人臂、邊緣網關和云平臺等多類設備
設備接口協議包括MQTT、Modbus、OPC-UA、HTTP/REST等異構協議
數據量大且復雜，需要毫秒級響應和高可靠性保障
?智能硬件設備?：
如智能臺燈等產品集成了WiFi模塊、語音識別和自動調節等復雜功能
系統架構從簡單的8位MCU升級為32位ARM架構，功能復雜度大幅提升
2.2 單元測試的經濟效益與ROI
因此，要最大化實現MBD的ROI（投資回報），必須在MBD架構中補上“公差分析”這一短板。
3DCC+CID，打通設計與制造的協同壁壘
作為國內領先的研發設計軟件提供商，誠智鵬科技憑借完全自主研發的3DCC公差分析軟件，深度融合蜂巢CID工具鏈平臺，為企業提供一整套真正基于MBD的智能公差分析解決方案。
</strong></p><p class="ql-align-justify">A4：關于這些問題，我們其實已經積累了大量端到端的落地案例，涵蓋從場景識別、方案設計、ROI 測算到落地執行等完整流程。尤其是在 ROI 匯報方面，我們的策略是優先與領導層溝通，了解他們是否有節能減排等戰略性目標。
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7月9日 14:00
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直播內容聚焦
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常誠
海克斯康工業軟件應用專家
工程力學博士，在CAD/CAE行業擁有8年工作經驗，在汽車零部件設計與仿真
