需要识别出位置，怎么做到通配性

我需要识别出位置，如果是单一品种很好处理。但是现在有很多尺寸规格一样，但是样式不同的料，怎么做出来适配所有产品？大佬们请指教

AI，目标检测算法，检测到那条分界线。

有些物料没有这条线，所以不能作为参考点

Ethan_Vision 发表于 2025-11-22 15:50
有些物料没有这条线，所以不能作为参考点

料带孔间距是固定的4/8/12/16，料槽的间距也是固定的，一个料孔距离放1/2/3个料

料带常见有2种：一种纸带（白色），都是装小料的，料带孔间距基本上都是4mm，1个孔间距离常常有2-3个料槽；另一种塑料带（黑色），料稍微大一下，料带孔间距8/12/16的都有，这些料通常一个孔间距通常放一个料。你和厂商确定好规则就可以用料带孔做定位去匹配

你可以尝试使用ai模型来看能不能解决这个问题。 我也遇到过类似的，关于芯片ID识别(我自己感兴趣做的项目)，数据集是包含光照，位置，角度不同的芯片图像，如果按照传统halcon方法，很麻烦，你得根据不同情况，设计不同的图像预处理方法。 而且还不保证每张都能达到理想的效果(提纯字符检测区域)。  但是，用ai模型来解决的话，都不用对图像进行任何处理（原图），也没用任何样本图片训练，直接用的推理模型。 他的识别置信度(准确度)都能达到95%以上。   关键是，代码量也少。 因此，我个人感觉，针对你这种多尺度识别位置的场景，又只想用一套算法来解决问题的情况，ai模型是比较好的解决办法。  他相对于传统的方式来说，可能就是速度要慢一点，对于这个问题，你可以采用量化，或者用以前旧一点的版本(移动版啥的)来解决，甚至如果你深度学习技术好，可以自己设计一个模型，用你这个场景的数据，解决你场景的问题(个人不太看好，因为模型训练需要很多训练集，而且不一定保证能达到理想效果)，市面上这些开源ai模型（识别，分类，缺陷检测等等）就已经能解决大部分场景了。

你好，感谢你的回复。关于你说到的AI模型这块，只halcon中有对应的样例参考？

Ethan_Vision 发表于 2025-12-18 09:02
你好，感谢你的回复。关于你说到的AI模型这块，只halcon中有对应的样例参考？ ...

？什么意思？ halcon确实里面有ai模型，如果这些ai模型能解决你的问题，那就很好。如果这些模型不能解决你的问题，就需要你去找外面开源的模型来进行处理。

我的整体思路是， 用AI+传统方案解决。AI优势在于鲁棒性强， 能很好解决多尺寸，样式不同的料的识别。 但是，由于他的不可解释性，你最后还要对他识别出来的东西，用传统的方案进行判断。。 又或者，让AI给你识别出一个大致的ROI，你再用传统方案来识别位置。