一、VM算法平台相关问题

问题一：VM4.1版本和VM4.2版本在同一个工控里能兼容吗？同时安装这两个版本会有冲突吗？

答：建议用户尽量不要同时装多个版本，只安装一个版本。

问题二：4.0加密狗与4.2加密狗算法通用吗？新加的私有化加密的功能之前版本还支持吗？

答：之前的加密狗对软件功能都支持，但新加的私有化加密的功能是在硬件上做了更新，如果需要用私有化加密狗或共享加密功能的需要购买最新版本的加密狗。

二、深度学习相关问题

问题：VM深度学习是需要手动调节参数去查找特征还是自主学习去搜索特征呢？如缺陷检测中是能自主检测出缺陷特征还是通过手动调节得出最优缺陷特征参数？

答：VM深度学习算法是自主去学习搜索特征的。这就是深度学习算法与传统算法最大的区别，传统算法需要人工去指定特征寻找，如模板匹配需要手动建模。而深度学习算法会根据标定区域，自主学习，通过反向迭代算法更新网络权值，直到算法找到的特征与标定最匹配算是训练成功。缺陷检测亦是如此，根据人工标定的标签，自主学习到区分缺陷和背景的各种特征，来完成缺陷的检测。

以下是深度学习缺陷检测相关案例，可参考阅读。

V社区相关资料链接：

十佳案例-光伏行业-光伏接线盒焊接定位引导及焊后缺陷检测案例

十佳案例-锂电行业-方壳电池激光焊缺陷检测

深度学习和传统算法在缺陷检测应用中的特点

使用VM深度学习功能实现模型训练与图像检索功能

三、线阵和面阵相关问题

问题一：工业线面阵相机有相关适配镜头的介绍吗？

V社区相关资料链接：

如何计算相机分辨率和镜头选型

轻松学会镜头选型

也可通过海康机器人官网上的镜头选型工具进行镜头选型（点击进入）

问题二：面阵相机遇到反光干扰问题导致识别误判，怎么解决？

答：这个问题重点为反光问题，这个和打光有很大关系，正常情况下被测产品表面存在反光较强的情况时会在打光方式上做一些调整，比如采用条光、无影光或低角度打光等方式做一些改善，具体解决方法还要看被测样品的形状，如有需要可联系相关技术给予支持。

四、读码相机相关问题

问题：读码相机是否具备后期数据处理的功能？如读码后在相机内部做格式对比，直接输出OK或NG结果

V社区相关资料链接：工业读码相机比对功能介绍

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