项目实例

本章将通过展示实际项目示例，帮助您了解在真实场景中如何选择模型及标注方法。

测量钻孔距离项目 

在这个项目中，某品牌的交换机后背打孔，我们需要检测孔洞之间的距离和半径必须在特定的误差范围内。

分析图片后我们可以知道：

我们可以使用孔洞工具找到圆心点位，然后计算圆心之间的距离。

在这个项目中，我们需要检测场景中的螺母，并输出螺母的数量。

首先，需要配置好合适的相机和参数，这一步可以参考捕捉高质量的点云来设置您的相机。或者遵循一个基本原则，在物体不过曝的情况下，尽可能亮，清晰。

拿到模型之后，在深度学习工具栏中点击新训练模型，上传模型至当前项目。

上传完成后，您可以看到模型被添加到了列表中，确保模型是启用的

然后来到深度学习工具中, 选择添加 物体检测 模型，添加后，您可以看到该工具加到了您的列表中，点击该工具，在右侧配置栏里，选择输入和模型。输入请选择相机的数据，模型请选择上一步上传的模型。

然后点击拍照，再点击深度学习工具，您就可以看到模型推理的结果了，如下图，检测到了5个螺丝，以及他们的置信度。

然后您就可以通过外设通信，把需要的输出结果发送给您的设备(文章里会使用Hercules网络助手进行演示)

在外设通信工具栏里，启用以太网通信，选择源，然后点击添加。在Hercules中，使用Tcp Client模式，连接当前的服务器IP和端口，发送 start,0; 来请求拍照；发送 measurement, 1; 请求结果。

这里的通信载荷值会*10000, 13个螺丝输出的是130000

在这个项目中，我们需要检测并提取出图中的文字。

首先，需要配置好合适的相机和参数，这一步可以参考捕捉高质量的点云来设置您的相机。或者遵循一个基本原则，在物体不过曝的情况下，尽可能亮，清晰。

对于文字提取，也就是 `OCR<http://docs.welinkirt.com/daoai-world-user-manual/2.24.6.0/model/ocr/index.html>`_ 项目，在 DaoAI World 平台上有预训练好的模型，可以满足大部分需求，如果预训练模型无法满足需求再考虑进一步收集数据标注训练。

如果预训练项目无法满足需求，再来收集深度学习数据，然后参考 `DaoAI World 文档<http://docs.welinkirt.com/daoai-world-user-manual/2.24.6.0/introduce/quick_start/index.html>`_ 来训练一个 OCR 模型。

拿到模型之后，在深度学习工具栏中点击新训练模型，上传模型至当前项目。