m0_74290535的博客

原创 并行≠压缩工期

并行不等于压缩工期。并行技术旨在提高吞吐量（Throughput），通过资源复用提升整体效率，而非缩短单个任务的关键路径（CriticalPath）或减少时延（Latency）。其本质是优化资源利用率，避免空转，但无法改变任务固有的执行时长。

原创 RK3588 工控机配置海康双 GigE 相机：从“能扫到”到“能打开”

关键词：RK3588、Ubuntu、海康威视、GigE 工业相机、MVS、ForceIP、网络配置、视觉检测在胶钉机、AOI、尺寸测量这类视觉项目中，我们经常会在 Firefly / RK3588 这类 ARM 工控机上接两路海康 GigE 工业相机。。这篇文章不聊复杂的 SDK API，只讲我们在 RK3588 + 双相机实际部署中总结出来的：物理链路通、网段通、独占会话通。照着这个顺序排，基本都能解决。

原创 看不见的细节：工业视觉中的“光语者”——不同光源如何决定检测的成败？

在工业视觉项目中，我们可以遵循一个简单的逻辑来选择光源：检测目标首选光源核心原理尺寸/轮廓/透明体​背光源​剪影效应，忽略表面纹理镜面划痕/字符​同轴光源​垂直入射，破坏平整性即显形微细凹凸/毛刺​低角度光源​暗场成像，散射光显形通用/OCR/焊点​环形光源​环绕补光，兼顾均匀与立体曲面/高反光弧面​穹顶光源​全角度漫反射，消灭阴影大平面/线扫​条形/线光源​定向覆盖，配合运动拍摄光，是视觉系统的眼睛。​只有理解了每种光源的“性格”，我们才能在设计视觉系统时，让缺陷无处遁形。

原创 工业视觉必学：PCB 缺陷检测中的共线线段合并技术

在 PCB（印制电路板）的 AOI（自动光学检测）系统中，边缘检测和霍夫直线检测输出的线段往往是碎片化、不连续的。直接使用这些零散线段进行缺陷判断，极易导致误检和重复精度差。本文结合 PCB 工业检测场景，系统讲解共线线段合并的原理与实现方法，并提供OpenCV C++ 完整示例代码，帮助开发者将“低级视觉特征”转化为“高语义几何特征”。角度阈值≤ 3°距离阈值≤ 2 px合并后建议再做最小二乘直线拟合高精度项目必须使用亚像素边缘共线线段合并，是工业视觉中“从像素到几何”的关键一步。

原创 Everything：Windows 文件搜索的“终极答案”

Everything 的本质，是把“搜索”这件事收敛到一个极窄的目标上，然后用最激进的方式做到极致。如果你：经常找不到文件；受够 Windows 搜索的慢；想要一个轻量、稳定、高效的工具；那么，Everything 几乎是不二之选。

原创 Jetson + 大恒相机部署踩坑全记录：从串口权限到libgxiapi.so再到chunk_data_handle

问题本质关键点串口不可用Linux 权限 & 路径不匹配SDK 未装或架构错误新旧 SDK API 不兼容修改 Python 代码工业 AI 部署中，环境适配往往比算法更难。相机、串口、驱动、SDK、Python 代码之间的版本耦合度极高，任何一环出问题都会导致“看得见、用不了”。

原创 CUDA 核函数性能榨汁机：从线程配置到 Warp 级原语的实战优化

写 CUDA 的同学或多或少都经历过这种崩溃时刻：代码编译通过，结果正确，但一跑起来——慢得像在用 CPU 跑深度学习。Occupancy 低得可怜，或者Memory Bandwidth Utilization 只有 10%。这时候，单纯的“增加线程数”往往没用，我们需要的是系统性的优化策略。今天这篇文章，我们就来聊聊 CUDA 核函数（Kernel）优化的那些硬核技巧，从最基础的线程网格配置，一路深入到 Warp 级原语和指令级优化。算法层面：是否适合 GPU？（并行度够吗？内存层面：是否合并访问？

原创 工业视觉算法揭秘：从 Halcon 到 OpenCVSharp 的亚像素直线拟合（含 IRLS 原理与代码）

迭代加权最小二乘法 (Iteratively Reweighted Least Squares, IRLS)不要让所有点都拥有相同的话语权。初估：用普通方法得到一个初始直线。定罪：计算每个点到直线的距离（残差 ri​）。量刑：根据残差大小，给每个点分配一个权重 wi​（离群点权重 →0）。重算：使用加权最小二乘法（min∑wi​ri2​）重新拟合直线。循环：回到第 2 步，直到结果收敛。通过这篇博客，我们从原理到代码，完整地拆解了 Halcon的核心算法。

原创 Luinx中的ntp程序

原创 linux的date

原创 liunx的软连接命令

ln -s 参数1 参数2。

原创 liunx的systemctl命令

原创 Python的异常操作

Python的异常是程序在运行过程中遇到的错误或问题。当程序执行到可能引发异常的代码时，Python会捕获这个异常并执行相应的处理代码，而不是让程序崩溃。要捕获异常，可以使用。

原创 python的文件操作

Python的文件读取操作主要通过内置的。Python中对文件进行增加操作。

原创 Python的函数

python的函数分为两种def，ambda，用于定义具有名称的函数，而。用于定义简单的匿名函数。

原创 python的字符串大小比较

使用小于号（<）比较：如果第一个字符串在字典顺序上排在第二个字符串之前，则返回True，否则返回False。使用大于号（>）比较：如果第一个字符串在字典顺序上排在第二个字符串之后，则返回True，否则返回False。需要注意的是，字符串的比较是基于字典顺序进行的，即按照ASCII码表的顺序进行比较。使用等于号（==）比较：如果两个字符串完全相同，则返回True，否则返回False。=）比较：如果两个字符串不相同，则返回True，否则返回False。

原创 Liunx修改用户

原创 Lunix权限的数字序号

权限可以用3位数字来代表，第一位数字表示用户权限，第二位表示用户组权限，第三位表示其它用户权限。·3：有w和x权限 即-wx。·6：有r和w权限 即rw-·0：无任何权限，即---·1：仅有x权限，即--x。·2：仅有w权限 即-w-·4：仅有r权限 即r--·5：有r和x权限即r-x。·7：有全部权限 即rwx。

原创 Linux修改认知权限

原创 Linux认知权限

原创 Pyhton数据容器

Python的数据容器主要有列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）。这些数据结构可以用来存储和操作数据。

原创 正则表达式

正则表达式，又称规则表达式（Regular Expression），是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串，常被用。比如通过正则规则：（^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$）即可匹配一个字符串是否是标准邮箱格式。比如，验证一个字符串是否是符合条件的电子邮箱地址，只需要配置好正则规则，即可匹配任意邮箱。简单来说，正则表达式就是使用：字符串定义规则，并通过规则去验证字符串是否匹配。但如果不使用正则，使用if else来对字符串做判断就非常困难了。

原创 pyhton多线程

原创 pyspark的基础准备

【代码】pyspark的基础准备。

原创 PySpark安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pysqark

原创 json格式化工具

懒人工具-json在线解析-在线JSON格式化工具-json校验-程序员必备 (kuquidc.com)