经典的CV方法的特点在于其简洁和可解释性，知其然也知其所以然，每一步我们都可以知道其作用是什么；但是如果是涉及到跟复杂特征提取检测相关的，那么显然上深度学习会有效许多，可以把对手工设计特征的要求，转嫁到对数据的采集标注和清洗，即便有一定的黑盒特性，增材制造装备，但是目前DL领域各种SOTA model的效果是有目共睹的。下面我也基于我以前做的项目进行简单地分析一下接球机器人可能用到的一些CV方法。首先显然的，要接球，就必须知道球的位置和速度信息，也就能够对球进行检测识别。对球的识别我们可以有很多方法去做，由于球的特征相对来说是比较简单的（有很明显的形状、颜色、纹理特征），所以这一步使用传统CV的方法就完全可以胜任了。这里以乒乓球为例，电弧增材制造，提供一些思路：由于我们所处三维空间，要想获取一个物体的空间坐标只靠二维图像相机是肯定不行的（目前有一些基于深度学习的RGB图像深度估计方法，但是理论上都是根据先验知识去脑补，精度在这个应用里无法达到要求）。多目视觉可以在这里提供一个很好的解决方案，实际上目前几乎所有能打球的机器人也都是采用多目相机系统来跟踪球的运动，增材制造技术，比如新松机器人、欧姆龙的乒乓球机器人、电子科大的羽毛球机器人等等都是这个思路。 次数用完API KEY 超过次数限制

嵌入式成像嵌入式成像作为机器视觉趋势的情况取决于市场中关于技术定义的差异。将嵌入式视觉分类为任何结合图像捕获和处理的设备的一个定义涵盖了传统机器视觉组件的非常广泛且可能重叠的部分。有人可能会将嵌入式视觉约束到那些完全集成在较低级别的设备（SOC-芯片上的系统，或SOM-模块上的系统或单板计算机），以便将其集成到更大的设备中。易于想象的用例可能包括自动驾驶汽车和AMR甚至智能手机。实际执行嵌入式视觉-无论是SOM，SOC还是具有嵌入式处理功能的摄像机-在某种意义上都体现了嵌入式视觉处理器的存在;通常（）GPU（图形处理单元）或FPGA（现场可编程门阵列）。在任何一种情况下，处理器都针对特定任务进行编程，该任务是完整的应用程序或某些图像处理。在大多数实现中，嵌入式视觉处理器需要低级编程以配置或创建应用程序。嵌入式视觉设备与主机系统的接口与标准机器视觉组件不同，这是实施的重要考虑因素。通过组合利用相对于物体表面以多个角度指向的照射产生的图像，可以更可靠地可视化在灰度图像中不可见的特征。 次数用完API KEY 超过次数限制

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淬硬型模具钢模具的堆焊修复淬硬型模具钢的堆焊加工性能比火焰淬火专用钢要差得多，因而进行堆焊加工时，更易产生裂纹。其裂纹的产生主要与焊接后的冷速太快有关。焊接时必须备有回火炉，对被焊接模具预先整体预热（480~520℃），然后进行快速焊接修补，再放入比预热温度高50℃的回火炉中保温。放入炉中的焊接件达到保温时间后，增材制造，随炉冷至室温。模具的修补工艺过程如图9所示。同时，应选用与被焊接模具材料相适应的焊条。

在进行焊接操作时，为了简便起见，常用气焊焊炬把模具加热到一定的预热温度，但由于这种方法容易使大的或形状复杂的模具在预热过程中发生开裂，所以一般情况下不允许采用这种方法进行预热。只有在模具经退火或高温回火后，才能用气焊焊炬预热和堆焊修复。上述程序可简单归纳如下：破损模具→退火或高温回火→焊接前预热（480~520℃）→快速焊接修补后加热（550~580℃）并随炉冷却→修复精加工→（热处理）→磨削或研磨→成品。　五、模具修补机修复模具修补机是修复模具表面磨损、加工缺陷的高新设备。模具修补机强化模具寿命长，经济效益好。可以应用各种铁基合金（碳钢、合金钢、铸铁）、镍基合金等各种金属材料模具及工件的表面强化及修复并大幅提高使用寿命。

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