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申请/专利权人：领湖智能(深圳)有限公司

摘要：本发明提供一种机器视觉方案智能生成方法，涉及机器视觉方案智能生成技术领域。该机器视觉方案智能生成方法，包括以下步骤，S1.设定初始配置，通过引导式配置，基于包括但不限于任务和样品类型属性，利用行业知识库进行初步推荐，确定相机、镜头和光源的选型，选择任务类型。软件控制装置实现对打光配置的批量自动化执行，并完成采图及数据的存储，使用多个衡量标准对所有图像集合进行定量评估，基于具体任务实现算法推荐，若推荐为深度学习算法，则考虑进行初始模型的训练，可以高效采集不同打光方案下样品图像的方法，将打光测试和后续算法构建结合的机制，从而使得整个视觉方案的实施更有保障。

主权项：1.一种机器视觉方案智能生成方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1.设定初始配置，通过引导式配置，基于任务和样品类型属性，利用行业知识库进行初步推荐，确定相机、镜头和光源的选型，选择任务类型；S2.选型完毕后，放入样品进行成像，然后标注ROI区域；S3.在空间中调整光源的位置角度，批量自动化执行对同一样品的打光，完成多种打光配置下的成像，将所有成像结果和其对应打光配置做统一存储，并将打光配置和成像进行关联存储；S4.重复S2，S3的过程，对多个样品进行打光测试，验证打光测试的完整和有效性；S5.遍历数据集合，在所有成像上计算预定义的图像评估指标，通过加权统计的方式计算并推荐最合适的打光方案；S6.判断是否需要进行算法推荐，如果需要推荐算法，跳转到S7，如果不需要推荐算法，跳转到S9；S7.基于初始配置，样品成像和任务类型生成算法推荐，判断是否需要生成深度学习算法，基于任务类型和成像效果，生成可用的算子集合或者深度学习模型结构，如果生成算法为深度学习算法，则跳转到S8，如果生成算法非深度学习算法，则跳转到S9；S8.判断是否需要生成初始模型，对于深度学习算法，筛选出对应最优打光方案的图像，在图像数量足够的情况下，基于预训练模型进行微调，得到用于后续模型迭代的种子模型，如果需要生成初始模型，则基于已选打光方案的成像构建数据集并进行模型训练，如果不需要生成初始模型，则跳转到S9；S9.生成机器视觉方案；S10.结束该机器视觉方案智能生成方法。

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