定制的软件用户界面，使工厂操作员能够实时看到钢材上缺陷的位置和特定属性。分类变更Surfin“系统重要的一项新发展，是用内部开发的候选窗口探测平台和用于缺陷分类的卷积（CNN），来替代之前基于SVM的分类器。CNN可以学习从训练图像中提取表征每种类型缺陷的相关特征并执行分类，而SVM仅将其输入映射到可以揭示缺陷类别之间差异的一些高维空间。通过假定所有感兴趣的对象（例如缺陷）共享将它们与背景区分开的共同视觉属性，候选窗口探测平台输出可能包含缺陷的一组区域。随后，CNN提取学习特征，并且对图像数据执行实际的缺陷分类。CNN分类器通过具有缺陷的热钢管图像的定制图像数据库进行验证，并且发现基于的方法，能够减少检测到的假阳性和假阴性的数量，其明显优于之前的SVM分类器。执行两类分类（如缺陷与无缺陷）时，相关的性能指标是AUC，或RO）曲线下的面积，雕刻，通过在x轴上绘制假阳性率和在y轴上绘制真阳性率，然后计算此函数下的面积（见图5）。图5分类模型图5：在执行两类分类（如有缺陷与无缺陷）时，相关的性能指标是AUC或ROC曲线下的面积。模型越好，雕刻 机器人，AUC越接近1。采用这种方式，当比较几种模型时，可以通过选择高的AUC来选出佳模型。虽然SVM分类器的AUC值为0.88，但是对于两类分类情况，CNN-Surfin“分类器的AUC值为0.997。理想情况下，该函数的值对于x轴上的每个值都为1.00，因此模型越好，其AUC越接近1。以这种方式，当比较几种模型时，可以通过取高AUC值来选择佳模型。虽然SVM分类器的AUC值为0.88，但是对于两类分类情况，CNN-Surfin“分类器的AUC值为0.997。 次数用完API KEY 超过次数限制

3D物体检测实现方案：相机的内外参标定；对动态物体的检测，尤其是车辆的检测，是需要给出车辆的3D bounding box的（给出一个伪3D也是可以的），所以在神经网络的训练打标签时与普通的2D检测有区别，3D的好处在于能给出车的一个heading信息，以及车的高度信息。车辆及行人都要给出对应的id号，要加入多目标跟踪算法，遮挡情况下的id难以维持，这是一个难点。另外神经网络提取特征能力再强大，也不能cover掉所有的动态物体检测，可以依据现实场景增加一些几何约束条件（如汽车的长宽比例固定，卡车的长宽比例固定，车辆的距离不可能突变，行人的高度有限等），增加几何约束的好处是提高检测率，降低误检率，如轿车不可能误检为卡车；方案是训练一个3D检测模型（2.5D也行）加后端多目标优化加基于单目视觉几何的测距方法。 次数用完API KEY 超过次数限制

为了使系统能捕获钢管表面（3）的360°图像，系统使用三组激光器（1）和14000lines/s线扫描相机B）：激光器和相机组以120°角度间隔安装在垂直于滚动轴平面的同一平面内，相机位于推进台输出端周围的保护罩壳中。由于环境的温度很高，保持相机连续冷却至关重要。为此，将压缩冷却空气注入到保护罩壳中，保护相机和激光设备免受热和恶劣环境的影响。空气不仅冷却系统，而且之后过量的空气通过窗口排出，激光器通过该窗口输出光束，相机通过该窗口捕获图像，防止鳞状物、氧化物、灰尘和液体沉积。图像处理一旦捕获了钢材表面的图像，接下来便通过光纤千兆、以太网链路将图像传送100m到达控制室中基于PC的服务器上

。在这里，首先对图像进行预处理，以利用诸如直方图均衡等定制图像增强算法，六轴机器人雕刻机软件，来增强图像的对比度。由于原始图像中的可用数据由近对比度值表示，所以该技术增加了图像的全局对比度。图像增强之后，使用定制软件处理，在系统的先前版本中，该软件采用基于支持向量机（SVM）的辅助学习系统。

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