视觉调试四大模块是什么

视觉调试四大模块分别如下：

1、图像识别：图像识别技术是人工智能的一个重要领域，是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

2、缺陷检测：缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术。

3、定为引导。

4、测量。

目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C++,C#,JAVA,PYTHON等,甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

目前机器视觉开发可以用的语言有C++，C#，JAVA,Python等，甚至简单的PHP,JAVASCRIPT也可以进行相关功能的开发

非编程篇/可直接上手的工具

1 Excel

Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。

单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。

2 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）

也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析 *** 作的编程代码， *** 作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。

Power BI

最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。

Tableau

可视化图表较为丰富，堪称一等， *** 作更为简单。

帆软FineBI

企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。

对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。

编程篇

对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。

与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。

1 Python语言

Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。

利用 Python 生成的图表

2 PHP语言

PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。

因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。

比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素，就像下面这张图一样：

利用 PHP 图形函数库生成的微线表

一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。

3 HTML、JavaScript 和 CSS语言

很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。

可交互日历，同时也是用户使用 yourflowingdata 的热度图

不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。

4 R语言

R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。

谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。

R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。比如利用 Portfolio 工具包快速创建出如下的板块层级图。

比如热度图

当接触一个全新的 机器视觉 检测项目时，如何开展一个机器视觉检测项目？机器视觉检测项目基本流程有哪些？简单流程如下：确定客户需求、方案设计、软件开发、现场调试、文档交接。在实际项目中，各个流程可能互相耦合，不过整体流程是基本明确的，整理后如下。

一、确定客户需求

项目伊始，需要准确、详细地了解客户需求，这个过程需要多次现场考察、反复与客户沟通，才能落实客户需求。主要确定项目的应用类型、节拍要求、精度要求、安装空间、光照环境、通讯接口等内容。

应用类型——确定机器视觉应用类型（测量、识别、检测、引导定位），了解产品表面状态、外形尺寸等影响 视觉检测 因素的变化情况，初步评估能否满足需求

节拍要求——客户对生产效率方面的要求，量化视觉检测步骤时间

精度要求——针对各检测功能点及客户生产要求量化视觉检测精度

安装空间——确认现场环境对视觉系统的安装是否有限制

光照环境——确认现场环境是否有强光、日光干扰等特殊影响

通讯接口——确认现场与视觉系统配合的数据传输接口类型、I/O接口类型等

二、方案设计

视觉系统 是一个各部分互相配合的有机整体，并不是简单的组合，所以一个项目的方案设计关乎着整个项目的成败，从初步方案，到ZUI终方案，以及中间经历的各个版本，需要整个团队共同评审，才能敲定ZUI终方案。整体方案内容主要包括需求分析、视觉硬件设计、视觉软件设计、可行性验证、开发计划。

需求分析——整理客户关键需求，并分析需求可行性

机器视觉硬件设计——包括视觉系统平台、相机、镜头、光源的选择

机器视觉软件设计——采用第三方视觉软件，抑或自行开发视觉处理软件

可行性验证——搭建软硬件环境，初步测试能否满足客户需求

开发计划——罗列项目开发计划，模块化项目节点，跟进项目进度

另外，一个完整的项目应包括机械、电气、视觉等其他部分，以上只是简单陈述下视觉方案的设计内容，而ZUI终呈现给客户的完整项目方案还应包括机械设计、电气设计。

三、软件开发

软件开发主要包括人机交互界面、底层算法，测试运行。

人机交互界面开发——简单易用、处理结果直观显示；落实软件框架，功能化软件模块；软件框架多采用生产者/消费者模式，功能模块一般包括图像采集模块、算法处理模块，数据保存模块，通讯模块等。

底层算法开发——落实算法处理工具（Halcon、OpenCV、NI Vision等）；开发算法处理流程；生成动态库dll

测试运行——模拟现场出现的各种情况，测试软件算法的稳定性、鲁棒性。

四、现场调试

现场调试是一个比较繁琐的过程，主要体现在调试过程中的不确定性因素较多，例如环境光的影响、机械振动的影响、硬件工作的稳定性等。主要流程包括设备安装、模块调试、系统联调、自动运行。

设备安装—— 运动部件安装；相机、镜头、光源安装；视觉系统内部线缆附件走线；视觉控制器、光源控制器安装；外部通信、I/O线缆走线等；

模块调试—— 相机功能调试（触发拍照等）；工件检测特征视觉参数调试（相机参数、镜头参数、光源位置和亮度等）；外部通讯调试等；

系统联调—— 调试完整视觉程序；正常生产检测调试等；

自动运行—— 开机自动运行；

五、文档交接

需要与客户进行文档交接时，说明已进入项目尾部，此时应编写 *** 作文档并进行现场培训。

*** 作手册—— 软件基本 *** 作；常见问题及解决方法；

现场培训—— 项目工作流程；软件 *** 作；问题解决步骤；

深圳 瑞视特科技 有限公司（>

模块的概念

软件工程中谈到的模块是指整个系统中一些相对对独立的程序单元，每个程序单元完成和实现一个相对独立的软件功能。通俗点就是一些独立的程序段。

模块设计是系统设计阶段后续的一个软件开发阶段。

概要设计的概要

一个设计师根据用户交互过程和用户需求来形成交互框架和视觉框架的过程，其结果往往以反映交互控件布置、界面元素分组以及界面整体板式的页面框架图的形式来呈现。

详细设计

为每个模块完成的功能进行具体的描述，要把功能描述转变为精确的、结构化的过程描述。

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