第61—100问目录

网络署名：LanQS · 作者及著作权人：兰青松

本公开阅读版仅公布以下问题的标题，不包含第61问及其后正文。

模块三：PLC通信、实时控制与系统集成

61. 视觉系统出现故障（如相机断开）时，如何通知PLC让产线安全停止？
62. 如何设计一个视觉系统的“心跳”信号，以监测其是否在线？
63. MES系统是什么？视觉系统需要向MES上传哪些数据？
64. 如何保证视觉系统时钟与工厂网络时钟同步？
65. 现场布线时，信号线和动力线为什么要分开走线？如果不得不交叉，应该如何做？
66. 车间环境光照变化（如早晚日光、其他设备闪光）会如何影响视觉系统？你有哪三种以上的应对策略？
67. 如何应对产品本身的颜色、纹理、位置在正常生产中的微小波动？
68. 产品表面有油污、水渍怎么办？算法上如何处理？硬件上如何预防？
69. 振动会导致图像模糊，除了提高曝光、用全局快门，还有什么方法？
70. 什么是“黄金样本”？它在项目调试和维护中起什么作用？

模块四：算法工程、软件架构与项目交付

71. 如何设计一个有效的"训练集"采集流程，确保覆盖各种正常和缺陷情况？
72. 现场调试时，发现算法在某个特定角度或光照下误检，但无法复现，你会怎么做？
73. 如何评估一个视觉系统的稳定性？除了准确率，还应该监控哪些指标？（如重复精度、漏检率、误检率）
74. 漏检和误检，在工业质检中通常哪个后果更严重？你的算法如何在这两者之间权衡？
75. 什么是算法的“鲁棒性”？请举例说明你如何提升一个检测算法的鲁棒性。
76. 深度学习模型部署到工控机后，发现推理速度不满足节拍要求，有哪些优化手段？
77. 什么是模型量化、剪枝、蒸馏？它们分别是为了解决什么问题？
78. 工控机（如IPC）和普通PC有什么区别？为什么工厂要用工控机？
79. 工控机通常安装什么操作系统？为什么很多工业软件仍基于Windows？
80. 视觉系统需要7x24小时运行，如何设计它的开机自启和看门狗机制？
81. 如何管理视觉系统的程序版本和参数配置文件？
82. 现场操作工可能误操作，如何设计系统的权限管理？
83. 客户提出要检测一种新的缺陷类型，你的软件架构如何支持快速扩展？
84. 项目交付时需要提供哪些文档？（如设计说明书、操作手册、维护手册、接线图）
85. 如何估算一个视觉项目的整体成本？（分硬件、软件、开发、维护）
86. 你的算法处理一帧图像需要100ms，但产线节拍要求每80ms出一个结果，怎么办？
87. 相机或镜头在使用一段时间后性能下降（如镜头脏污、光源衰减），系统如何发现并预警？
88. 什么是“数据增强”？在工业视觉中，除了常规的旋转缩放，还有哪些针对性的增强方法？
89. 如何处理“缺陷样本极少”的不平衡分类问题？
90. 当传统算法（如阈值、Blob Analysis（斑点分析））和深度学习都能解决问题时，你如何选择？考量因素有哪些？
91. 除了OpenCV，你知道哪些商业或开源的视觉开发库？（如Halcon, VisionPro, MIL, OpenCV, AForge.NET）
92. Halcon相比OpenCV的主要优势是什么？它的许可证模式是怎样的？
93. 你用Python还是C++做视觉开发？在工业部署中，它们各自的优缺点是什么？
94. 如何将Python训练的深度学习模型，部署到C++的生产环境中？
95. 什么是TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime？它们的作用是什么？
96. 在Jetson、ARM等边缘设备上部署视觉算法，有哪些特别的注意事项？
97. 如何设计一个多线程的视觉采集处理程序？通常分为哪几个线程？（如采集线程、处理线程、通信线程）
98. 图像采集的Buffer（缓冲区）如果设置不当，会导致什么问题？
99. 如何实现一个“生产者-消费者”模式来处理图像队列？
100. 你的程序如何记录日志？工业现场需要记录哪些日志？（如错误、警告、每帧结果、产量统计）