電腦視覺

進入 2024 年之際，我很高興分享我們在 Orangewood Labs 的 AutoInspect 和 AutoSpray 解決方案所取得的顯著進展。這些創新系統代表了將機器學習和電腦視覺應用於工業機器人的重大飛躍，特別是在品質控制和精密製造領域。 挑戰：工業流程中的精確性和一致性 #在許多行業中，檢測和噴塗任務需要一定程度的精確性和一致性，這對人類工人來說在長時間內維持可能具有挑戰性。傳統的自動化解決方案通常缺乏適應不同條件或產品規格的靈活性。我們開發 AutoInspect 和 AutoSpray 的目標是創造結合機器人精確性和先進機器學習適應性的系統。 AutoInspect：革新品質控制 #AutoInspect 是我們用於自動視覺檢測的尖端解決方案： 先進電腦視覺：利用最先進的深度學習模型進行圖像分析。 多光譜成像：整合各種成像技術（可見光、紅外線、紫外線）進行全面檢測。 即時缺陷檢測：實時高精度識別和分類缺陷。 自適應學習：根據新數據持續改進其檢測能力。 與生產線整合：無縫整合到現有製造流程中，以便即時反饋和行動。 AutoSpray：AI 驅動的精確塗裝 #AutoSpray 為工業噴塗帶來了新層次的精密度： 3D 表面映射：使用先進感測器創建物體的詳細 3D 地圖，以實現最佳噴塗覆蓋。

作為 Hike Limited 的機器學習顧問，我參與開發了 Hikemoji 的尖端電腦視覺模型，這個專案旨在直接從用戶的自拍照生成酷炫頭像。這項創新功能顯著提升了 Hike 平台的用戶參與度和個人化體驗。 專案概述 #Hikemoji 的目標是創建高度個人化、視覺吸引力強的頭像，準確反映用戶的面部特徵和風格偏好。我的角色專注於開發複雜的電腦視覺模型，將頭像組件與特定面部特徵匹配。 技術方法 #核心技術 # 使用 Python 進行模型開發和數據處理 使用 TensorFlow 和 PyTorch 構建和訓練神經網絡 使用 OpenCV 進行圖像處理任務 使用 BigQuery 進行大規模數據存儲和分析 使用 Airflow 進行工作流管理和調度 關鍵組件 # 面部特徵提取：開發模型以準確識別和映射自拍照中的關鍵面部特徵。

2007年，剛從大學畢業，我有了一個獨特的機會在日本東京的B-Core軟件私人有限公司擔任研究員和軟件開發人員。這段經歷不僅拓展了我的技術技能，還讓我深入了解了日本在軟件開發和研究方面的方法。 B-Core的願景 #B-Core軟件專門開發尖端的電腦視覺解決方案。我的角色涉及深入研究視覺算法和軟件優化技術，重點是理解和改進複雜的軟件規格。 研究重點和挑戰 #理解視覺算法 #我的主要任務是分析和優化各種電腦視覺算法。這包括： 研究最先進的視覺算法，包括邊緣檢測、特徵提取和圖像分割。 分析現有實現中的性能瓶頸。 提出並實施優化以提高算法效率。 軟件規格分析 #我的工作的一個重要部分涉及理解和改進軟件規格。這包括： 分析詳細的軟件需求和架構文檔。 識別可以改進規格以實現更好實施和性能的領域。 與日本同事合作，以縮小規格和實施之間的差距。 技術方法 #工具和技術 # C++：實施和優化視覺算法的主要語言。 OpenCV：利用其全面的電腦視覺庫。 MATLAB：用於快速原型設計和算法可視化。 Linux：主要開發環境。 優化技術 # 算法改進：通過降低計算複雜度來改進現有算法。 內存優化：實施技術以減少視覺處理管道中的內存使用。 並行化：探索多核處理器的算法並行化方法。 SIMD指令：利用單指令多數據（SIMD）指令提升性能。 文化和專業見解 #在東京工作提供了對日本工作文化和軟件開發實踐的獨特見解： 注重細節：學習了細緻文檔和規格的重要性。 協作解決問題：體驗了日本的群體問題解決和共識建立方法。 長期思考：觀察到日本公司如何以長期視角投資研究。 挑戰和學習 #語言障礙 #雖然技術文檔是英文的，但日常溝通具有挑戰性。