为什么机器视觉不稳定并且错误不断出现

进入机器视觉的深渊后，我发现在开发和使用过程中始终会出现各种错误，这些错误会导致系统变得不稳定，因此我总结一下，以这为课，切记不要犯错！设置清晰的边界条件。

机器视觉或当前的人工智能尚未实现完整的智能。

因此，在生产实践中，更好的方法是在特定的条件下开发特定的算法，并明确地构架该算法。

当算法在该范围内时，该算法将变得更加健壮，否则将变得脆弱。

如果应用特定的观察者，则这种算法将非常薄弱。

在此基础上，明智地仔细迭代地扩展算法的适用场景和范围。

该设计算法没有考虑特定的应用场景，没有明确的边界条件，也没有前提假设。

这是新手经常犯的错误，应该避免。

给任何参数明确的物理含义。

由于机器视觉的处理结果与实际物理环境紧密相关，因此在设计算法时，参数是重要的变量。

必须赋予它们实际的物理含义，以便它们是合理的，有时是由经验确定的。

参数值可能仅适用于特定的物理比例。

当环境变化时，此类参数将变得无效，并且此类问题通常不容易发现，这给算法的不稳定性带来了隐患。

尽管调试深度学习时，某些参数确实是基于经验的并且无法解释，但是在设计传统算法时必须遵循该原理。

遵循软件工程原理开发此规则不仅适用于机器视觉软件，其他软件开发也适用于其他非软件工程项目的开发。

我在新秀赛季经常犯的错误是，在短时间内根据原始算法不断添加大量功能，渴望节省时间和麻烦（有时时间紧迫而引人注目！），我没有对每个功能模块都进行单元测试。

开发完成后，直接进行集成测试。

这样的测试效率低下且不完整，将来还会暴露出各种错误。

按照软件工程原理进行的开发和有节奏的开发会将您带离新手村。

注意现场机器视觉是与该领域紧密集成的一门学科或工作。

与计算机视觉相比，机器视觉需要高度的稳定性。

因此，有必要充分积累现场经验。

结合领域通常会带来算法的简化和稳定性。

，为了提高开发效率，所以该站点是一个宝库，积累经验来升级您自己，具体示例正在等待Machinevisioner进行现场体验。

增强创造力。

经验和创造力是驱动机器视觉功能的两个工具。

如果仅增加经验，它将无法在将来灵活地应对各种任务，也不会在机器视觉智能的道路上走得太远。

增强创造力的关键在于学习和思考，不断学习与之相关的大量知识，各种信息在头脑中碰撞以产生创造力灵感，以及思考如何应用于实践中，这将大有裨益。

增强创造力。