針對醫學圖像分析與處理，如何系統的深入機器學習，-學習以及計算機視覺領域并將其應用?一本周少華(kevin zhou)老師的書。周老師之前是西門子算法的別科學家，對整個領域的工業和學術屆都有著很深的理解
這本書對傳統圖像的任務挑戰及當時state of the art有著很詳細的介紹，一些西門子研究院參與編寫章節的算法更是運用到了實際產品中。
雖然有些任務已被當下-學習替代，但比起堆數據調參數，傳統方法有著-的解釋性和對數據的魯棒性，想必未來-學習在醫學領域突破繞不開把傳統方法等與-學習結合，做出適應本身領域的工作，智能工業相機，而不是把自然圖像方法拿來即用。
工業相機和普通相機有哪些區別呢？實際上無論是以外型-是性能上邊，全是有天差地別。由于工業相機自身運用于工業生產自動化機械上邊，其規定工業生產性能、工業生產-性、工業生產像素必須遠-過一般數碼相機。實際的區別，亞米卡梳理了下邊6類別供您參照。
1，工業相機性能平穩-，安裝便捷，照相機結構緊湊，不容易毀壞，持續上班時間長，可在-自然環境下應用，工業相機參數，一般數碼相機沒法做到。比如，讓一般數碼相機-24鐘頭工作中或持續工作中幾日絕-不好。2，工業相機快門速度時間很短，能夠 捕獲速的物塊。比如，工業相機，將個人名片額外到風機葉輪，以較大 速率轉動，設定適度的快門速度時間及其應用工業相機圖象依然能夠 清晰地域各自個人名片上的字體樣式。用普通相機不太可能超過一樣的實際效果。
3，工業相機的圖像傳感器是逐行掃描，而普通相機的圖像傳感器是交疊的。逐行掃描圖像傳感器生產工藝流程繁雜，生產量低，銷售量低。全只能少數幾家企業。能夠 出示例如dalsa，價格昂貴的商品。
4，工業相機的幀數-普通相機。工業相機每秒鐘能夠 拍攝10到數百張圖象，而普通相機只有拍攝2-3張圖象，它是一個挺大的區別。
5，工業相機輸出是原始記錄rawdata，其光譜儀范疇也常常寬，更合適-的圖象處理優化算法，如機器視覺技術machinevision運用。普通相機拍攝的圖象具備僅合適人的眼睛-覺的光譜儀范疇，而且在mjpeg縮小后，圖象品質差，不利解析和解決。
6，工業相機industrialcamera比普通相機dsc貴。不僅工業相機與一般數碼相機擁有 -地不一樣，實際上針對工業相機線，也區別十分大。一般數碼相機手機充電線一般應用一般usb線就可以。因為工業相機必須高速傳輸，因而銷售市場上各類別品牌的工業相機應用不一樣的插口。
歷途之機器視覺歷途高樓外墻清洗機器人到底是好在哪里呢？
-30年前就有前輩提出來自動清洗高樓的概念，-科技從業者日夜探索，為何近幾年才迎來突破，工業相機，今天我們先從ai分析一下，到這里如果您是ai人員又有自己非常-的見解可以不必往下看了，因為ai本來有一部分就是黑盒子，仁者見仁的事兒。高空作業，在人體工程學方面來講首先就是一個不太可控的工作、也是不太符合人類的生存條件的工作，這也就不難理解眾多從業者做科研30年了。以前的技術思路中遙控器控制占據優勢-，但在百米高空，人眼很難分辨出來三維信息，這樣就使遙控器無法指導機械工作，多年來沒有太大的突破也就順理成章了。
機器視覺的逐漸成熟為高樓外墻清洗機器人的成功提供了先決條件，歷途在項目研發之初就將機器視覺做為機器人的眼睛放在了的位置，看得清看得準是機器人能往下進行的技術之一。
歷途機器視覺team用了3年時間做了很多工作，下面和大家分享一點我們的技術路線。
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