实时仿真之数据传输
如何搭建物理传感器与虚拟模型之间的关联，能够将传感器采集的数据实时传递给仿真模型，进而实现动态更新显得极为关键。经过几年的探索，我们与合作伙伴实现了实时仿真领域的物联网平台，后续搭建在腾讯云CVM服务器。
实时仿真之数据采集
实时仿真的核心目标为：见一页而知千秋；通过传感器获取关键点的物理量，最终实现全场三维感知。我们过去在传感器采集端花费了较多的精力，与陈工一起不断打磨、迭代优化，最终形成了多款产品，具有较好的精度和优异的性价比。
实时仿真及可视化
编写代码提取ABAQUS结果文件不同step和frames中的节点坐标，单元mises应力，后续构建代理模型实现实时仿真。为了能够将传感器数据与有限元仿真相结合，呈现更好的数字孪生效果，我们采用并行计算、内存预加载和GPU加速等方法，将渲染速度大幅提升。
网站优化—图片压缩
自己搭建的网站《联远智维》直接部署到云服务器上，由于带宽与价格息息相关，图片过大的时候会出现网站加载缓慢的问题。近来，在尽可能保证清晰度的前提下，编写python代码对图像进行压缩，最终实现了网站的优化。
距离测定
对于工业系统来说，有时候需要从图像获取尺寸参数，有两种方法：1.通过区域位置关系获取关键点的坐标，利用几何关系等；2.利用图像的特征，亮度梯度，色彩梯度的变化阈值；整体适用性还不错，可以通过旋转矩形框，实现带角度的目标识别。
大模型工业场景使用
使用AI大模型进行焊缝缺陷检测，替代人力实现质检；使用AI大模型进行图像的识别，优缺点分别为：1.具有很好的泛化能力，很多场景都能够使用；2.速度慢：整体感觉速度太慢，比较吃硬件。
2024年度汇总-生存
不知不觉又到了年尾，在回家团聚之前回顾过去一年的得失，希望来年生活平顺，事业能够取得进步~2024年是企业成立的第二个整年，做的事情更加聚焦一些，围绕人工智能和非标装备两块做了比较多的工作。希望在2025年，遇到困难后能够持续向。
HOYA株式会社-智能测距
展示外企合作案例，采用AI获取瞳距，眼镜的尺寸参数，将智能化引入眼镜行业，提高测量效率和准确度。通过AI识别图像关键特征点，后续基于空间位置关系，获取特征点的空间位置关系，促进配镜行业的智能化发展。
JPG图片格式-小知识点
JPG 一个关键特征为：包含EXIF（Exchangeable Image File Format）数据，其详细内容包括拍摄日期、时间、相机设置和地理位置信息（经度和纬度）。制作AI图像训练数据集时，相机位置这个信息非常敏感~
图片修复
本推文展示一个2023年的支线工作，如何采用AI进行图像修，去除图片中杂背景；主要应用场景：1.特征去除：快速去除图像中各种水印、物品、人物、字体、等对象；2.老照片修复；3.图像补全，特此展示一波~，希望对大家有所帮助~
