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　　工業(yè)視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段，是智能制造的關(guān)鍵技術(shù)之一。工業(yè)視覺是一項跨學科的綜合技術(shù)，如今，中國正成為世界機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，應用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經(jīng)濟的各個行業(yè)。其中工業(yè)AI視覺檢測已經(jīng)在通信和電子制造、汽車及零部件、消費品和原材料領域獲得廣泛且深入的應用，在為企業(yè)降本增效，實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面作出了重要貢獻。
 

　　工業(yè)視覺檢測平臺是機器視覺技術(shù)相關(guān)研發(fā)和應用機構(gòu)自主創(chuàng)新與應用拓展的關(guān)鍵主體。在推進工業(yè)AI機器視覺平臺建設上，我國正在逐步形成“綜合性+特殊性+專業(yè)性”的多層次、系統(tǒng)化的平臺體系，但平臺規(guī)范化、標準化不足引起的問題較為明顯，不利于工業(yè)企業(yè)的規(guī)?；蜕钊霊?，也不利于平臺核心技術(shù)的持續(xù)迭代和功能演進。加快構(gòu)建基于工業(yè)AI機器視覺檢測平臺的新生態(tài)，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)“連得通”、平臺“建得規(guī)范”、企業(yè)“用得好”、生態(tài)“建得強”，需要建立一套高質(zhì)量的標準體系進行支撐。因此，在相關(guān)技術(shù)進步與應用的同時，推動研究和建立平臺標準，從而構(gòu)建可靠、穩(wěn)定、普適化的通用型工業(yè)AI視覺檢測平臺促進機器視覺技術(shù)更加快速、廣泛服務于工業(yè)生產(chǎn)成為相關(guān)機構(gòu)和從業(yè)者的迫切任務。基于這樣的背景和目標，中國電子工業(yè)標準化技術(shù)協(xié)會組織相關(guān)頭部企業(yè)、專家起草了《基于人工智能的工業(yè)視覺檢測平臺通用技術(shù)規(guī)范》。
 

　　本文件按照GB/T 1.1—2020《標準化工作導則 第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。
 

　　本文件規(guī)定了基于人工智能的工業(yè)視覺2D圖像檢測平臺的架構(gòu)、功能要求、性能要求、測試方法等。本文件適用于指導企業(yè)、高校、科研院所等相關(guān)機構(gòu)開展基于人工智能的工業(yè)視覺檢測平臺的規(guī)劃、設計、構(gòu)建和應用。
 

　　數(shù)據(jù)采集：
 

　　圖像采集功能要求如下：
 

　　a) 圖像源
 

　　1) 圖像源應支持相機和本地圖像；
 

　　2) 圖像源應支持一個或多個相機連接；
 

　　3) 圖像成像像素應支持30萬、130萬、200萬、500萬、1200萬、2500萬等一種或多種分辨率；
 

　　4) 圖像成像編碼格式支持 Bayer8、RGB、YUV、RGB-D 等一種或多種格式；
 

　　5) 圖像成像文件格式應支持 jpg、jpeg、bmp、png、tif、tiff 等一種或多種格式；
 

　　6) 圖像幀率應滿足業(yè)務應用需求，支持 20FPS 以上。
 

　　b) 圖像窗口
 

　　1) 應支持一個或多個圖像窗口顯示；
 

　　2) 應支持多個圖像窗口內(nèi)設置不同圖像源、光源和圖像處理方案，能靈活適應不同檢測場景。
 

　　數(shù)據(jù)清洗：
 

　　數(shù)據(jù)清洗功能要求如下：
 

　　a) 數(shù)據(jù)去重：去除數(shù)據(jù)集中的重復記錄。
 

　　b) 異常值處理：檢測和處理數(shù)據(jù)集中的異常值。
 

　　c) 數(shù)據(jù)標準化：將數(shù)據(jù)格式標準化為一致的格式，以便于處理和分析。
 

　　數(shù)據(jù)清洗：
 

　　數(shù)據(jù)清洗功能要求如下：
 

　　a) 數(shù)據(jù)去重：去除數(shù)據(jù)集中的重復記錄。
 

　　b) 異常值處理：檢測和處理數(shù)據(jù)集中的異常值。
 

　　c) 數(shù)據(jù)標準化：將數(shù)據(jù)格式標準化為一致的格式，以便于處理和分析。
 

　　數(shù)據(jù)管理：
 

　　數(shù)據(jù)管理功能要求如下：
 

　　a) 數(shù)據(jù)操作：對數(shù)據(jù)的追加、刪除、更新、查詢等操作。
 

　　b) 數(shù)據(jù)分類：對數(shù)據(jù)名稱、數(shù)據(jù)類型、存取路徑等屬性對數(shù)據(jù)的分類。
 

　　c) 數(shù)據(jù)保護：對數(shù)據(jù)的操作進行權(quán)限操作保護。
 

　　數(shù)據(jù)存儲：
 

　　實現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、用戶信息的存儲功能，包括但不限于基于權(quán)限的實體創(chuàng)建、刪除、訪問、編輯、導出指定的數(shù)據(jù)。
 

　　圖像處理后質(zhì)量測試方法：
 

　　以信噪比為例，測試方法如下：
 

　　a) 選擇一組具有已知信噪比的圖像作為參考圖像；
 

　　b) 使用圖像處理算法對這些圖像進行處理，并記錄處理后的圖像；
 

　　c) 計算處理后圖像與參考圖像之間的信噪比，以評估圖像處理算法對噪聲的影響；
 

　　d) 常用的信噪比計算方法包括峰值信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)等。
 

　　圖像處理速度測試：
 

　　圖像處理速度測試方法如下：
 

　　a) 選擇一組輸入圖像或視頻，代表實際應用場景；
 

　　b) 使用圖像處理算法對每頓圖像進行處理，并記錄每頓的處理時間；
 

　　c) 根據(jù)處理時間計算每秒處理的頓數(shù)(FPS)，即每秒能夠處理的圖像頓數(shù)；
 

　　d) 進行多組測試，并計算平均值。
 

　　更多詳情請見附件。