Python client
RobotClient connection
| 目標讀者 TA | 邊緣／機器人後端工程師 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 連接機器並探索具名資源。 |
| 輸入 → 輸出 | 機器位址及憑證 → 資源連線 |
| 執行環境 | 客戶端透過 Viam runtime 連接機器。 |
| 本站選型評估 | 正確憑證仍可能連到錯誤機器，需保留機器識別。 |
| 本站建議驗證 | 核對資源名稱、斷線行為與連線釋放。 |
電腦視覺 · API / SDK
Viam Vision Service
Viam
把相機資料轉為偵測、分類或點雲物件。
VIAM / DEVELOPER FIELD GUIDE
選對接口，定義可驗證的結果。
公司／專案背景、十個技術入口，以及每份引用的實作分析。
2026-10-08 · 串接尚未實測
公司／專案背景全貌
依官方公司或專案自述撰寫的原創概要；完整原文請見來源。
| 起源 | Viam 自述於 2020 年由 MongoDB 共同創辦人 Eliot Horowitz 創立。 |
|---|---|
| 定位 | 用於建立、部署及管理機器人應用與機群的軟體平台。 |
| 公司據點 | 公司指出總部及機器人實驗室位於紐約，團隊分布海外。 |
| 本站適配評估 | 適合評估串聯巡檢相機、模型服務及機群資料；實際模型、處理位置與品質取決於設定。 |
| 適用角色 | 進行 AI 供應商初選的採購、合作夥伴與產品負責人。 |
|---|---|
| 本站評估 | 用定位與公司背景判斷初步適配度；另行取得專案部署、支援與商務條件。 |
於 2026-10-08 讀取官方 About 與 Python SDK 參考。主要 Vision 指南無法擷取，因此以已發布 SDK 契約為依據；需核對已安裝 SDK／runtime／模組版本相容性。
十項技術入口比較
依整合任務挑選十個文件記載的介面、操作或工具；不是官方排名或十個獨立 SDK。
| 接口 | 用途與 TA |
|---|---|
| 01 · RobotClient connectionPython client | 連接機器並探索具名資源。邊緣／機器人後端工程師 |
| 02 · Camera acquisitionCamera API | 從設定相機取得具名影像與擷取中繼資料。相機整合／影像管線 |
| 03 · Vision capabilitiesCapability query | 查詢支援的視覺操作。整合架構師 |
| 04 · Image detectionsVision operation | 回傳影像標籤、分數及框線。巡檢介面工程師 |
| 05 · Image classificationsVision operation | 回傳指定數量的影像分類。視覺初篩／ML 整合者 |
| 06 · Combined camera captureVision operation | 一併請求影像及選定視覺輸出。即時視覺化工程師 |
| 07 · MLModel tensor inferenceModel-service API | 讀取模型中繼資料並傳入具名 tensor 推論。ML 部署工程師 |
| 08 · ViamImage media adapterImage representation | 表示影像位元組、MIME 類型及尺寸。媒體／後端工程師 |
| 09 · DataClient retrievalCloud data API | 篩選及分頁取得已儲存二進位資料與中繼資料。資料工程／機群分析 |
| 10 · Custom resource moduleRuntime extension | 將自訂資源作為模組服務執行。邊緣平台／自訂模型工程師 |
逐份文件分析
能力摘要依據官方文件；限制與建議測試為本站工程評估。
Camera API
Camera acquisition
| 目標讀者 TA | 相機整合／影像管線 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 從設定相機取得具名影像與擷取中繼資料。 |
| 輸入 → 輸出 | 相機來源選擇 → 影像及中繼資料 |
| 執行環境 | 設定相機驅動與 Viam runtime。 |
| 本站選型評估 | 多張影像可能來自不同感測器，不是時間序列影片。 |
| 本站建議驗證 | 驗證來源識別、時間、解析度與擷取失敗。 |
Capability query
Vision capabilities
| 目標讀者 TA | 整合架構師 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 查詢支援的視覺操作。 |
| 輸入 → 輸出 | 服務 → 能力旗標 |
| 執行環境 | 設定服務。 |
| 本站選型評估 | 不可僅因 SDK 存在方法便啟用介面操作。 |
| 本站建議驗證 | 以僅分類服務樣本確認偵測操作不可用。 |
Vision operation
Image detections
| 目標讀者 TA | 巡檢介面工程師 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 回傳影像標籤、分數及框線。 |
| 輸入 → 輸出 | 影像 → 偵測結果 |
| 執行環境 | 設定偵測器。 |
| 本站選型評估 | 本站 adapter 必須明確選擇像素或正規化單位。 |
| 本站建議驗證 | 檢查影格識別、框線範圍及無未預期致動。 |
Vision operation
Image classifications
| 目標讀者 TA | 視覺初篩／ML 整合者 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 回傳指定數量的影像分類。 |
| 輸入 → 輸出 | 影像及數量 → 類別及分數 |
| 執行環境 | 設定分類器。 |
| 本站選型評估 | 僅分類結果不能定位缺陷或直接作為機器控制依據。 |
| 本站建議驗證 | 比較已知類別，陌生樣本保留覆核。 |
Vision operation
Combined camera capture
| 目標讀者 TA | 即時視覺化工程師 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 一併請求影像及選定視覺輸出。 |
| 輸入 → 輸出 | 相機及回傳旗標 → 選填結果欄位 |
| 執行環境 | 設定相機／服務。 |
| 本站選型評估 | 未請求的 null 欄位與已請求的空陣列需分開。 |
| 本站建議驗證 | 逐影格核對請求旗標及對應框線資料。 |
Model-service API
MLModel tensor inference
| 目標讀者 TA | ML 部署工程師 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 讀取模型中繼資料並傳入具名 tensor 推論。 |
| 輸入 → 輸出 | 輸入 tensor 對應 → 輸出 tensor 對應 |
| 執行環境 | 選定 ML 模型服務實作。 |
| 本站選型評估 | 形狀、dtype、通道順序及正規化需符合模型中繼資料。 |
| 本站建議驗證 | 使用固定 tensor 樣本，上線前拒絕刻意錯誤形狀。 |
Image representation
ViamImage media adapter
| 目標讀者 TA | 媒體／後端工程師 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 表示影像位元組、MIME 類型及尺寸。 |
| 輸入 → 輸出 | 編碼位元組與 MIME → ViamImage |
| 執行環境 | Python 媒體表示。 |
| 本站選型評估 | 宣告 MIME 不代表已驗證毀損位元組或色彩順序。 |
| 本站建議驗證 | 解碼已知影像，偵測前比較尺寸及方向。 |
Cloud data API
DataClient retrieval
| 目標讀者 TA | 資料工程／機群分析 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 篩選及分頁取得已儲存二進位資料與中繼資料。 |
| 輸入 → 輸出 | 有限範圍篩選與游標 → 紀錄及下一游標 |
| 執行環境 | Viam 雲端資料存取，與直接相機推論不同。 |
| 本站選型評估 | 空篩選可能範圍過大；下載與僅中繼資料讀取在成本及揭露上不同。 |
| 本站建議驗證 | 從機器／時間篩選及僅中繼資料開始，驗證分頁無漏筆。 |
Runtime extension
Custom resource module
| 目標讀者 TA | 邊緣平台／自訂模型工程師 |
|---|---|
| 官方文件能力 | 將自訂資源作為模組服務執行。 |
| 輸入 → 輸出 | 資源實作 → 已註冊 runtime 服務 |
| 執行環境 | Viam runtime 旁的模組程序。 |
| 本站選型評估 | 程序已載入不代表硬體或權重已就緒。 |
| 本站建議驗證 | 測試啟動就緒、缺少權重、重新設定與正常關閉。 |
Viam Python SDK
| TA | 平台工程師：安裝、runtime 與連線條件。 |
|---|---|
| 本站驗證建議 | 固定 SDK／runtime／模組版本，核對目標 OS 傳輸支援；僅安裝 SDK 不會設定相機或模型。 |
Primary developer documentation
| TA | 選擇支援 API 與安裝版本的工程師。 |
|---|---|
| 本站驗證建議 | 實作前將操作與版本對應至上述具體文件；示意輸出是內部應用契約。 |
04 / INPUT · EXPECTED OUTPUT · ACCEPTANCE
實作前先看懂預期結果
僅相機巡檢結果示意；未連線、擷取、推論或執行實體動作。
示意契約 · 未呼叫 API 或執行模型 · 不是供應商實測輸出
已知痕跡影格
| 輸入 | 640×480 樣本，具指定服務與影格 ID。 |
|---|---|
| 預期結果 | ok；一個範圍內框線及相符 frame_ref。 |
| 驗收條件 | 無跨影格框線或隱含單位轉換。 |
有效空偵測
| 輸入 | 偵測器成功處理無目標樣本。 |
|---|---|
| 預期結果 | ok；detections=[]；未請求 classifications=null。 |
| 驗收條件 | 空值與未請求、不可用皆可區分。 |
相機離線
| 輸入 | 設定相機無法提供影格。 |
|---|---|
| 預期結果 | error；data=null；camera_unavailable。 |
| 驗收條件 | 不將舊影格默默當本次成功。 |
能力不符
| 輸入 | 向僅分類服務要求偵測。 |
|---|---|
| 預期結果 | error；data=null；unsupported_capability。 |
| 驗收條件 | 排程重複請求前先驗證能力。 |
將預期結果對應至你的應用
實作前確認機器、相機、vision service、模型修訂及允許資料流。此 JSON 是內部預期格式，不是 Viam 原生回應；座標及分數為示例。
預期輸出 JSON — 示意，非實測 · ViamVision-expected-results.json
{
"schema_version": "1.0.0",
"provider": "Viam",
"status": "ok",
"example": true,
"contract_origin": "Smart Tools illustrative internal contract; not a provider response",
"input": {
"machine_ref": "example-cell-A",
"camera_ref": "example-camera-1",
"service_ref": "example-detector",
"frame_ref": "example-frame-101",
"image_size_pixels": [
640,
480
],
"requested": [
"image",
"detections"
]
},
"data": {
"frame_ref": "example-frame-101",
"detections": [
{
"label": "surface_mark",
"score": 0.88,
"box_xyxy_pixels": [
64,
48,
192,
144
]
}
],
"classifications": null,
"actuation_requested": false
},
"error": null
}| 輸入條件 | 需要授權機器存取、有效相機／服務名稱、支援偵測能力及可解碼影格。 |
|---|---|
| 預期成功 | 回傳含影格識別與明確座標單位的偵測，另保留設定模型修訂。 |
| 預期空值 | 已請求 detections=[] 是有效空結果；此契約 classifications=null 表示未請求。 |
| 預期失敗 | 相機離線、不支援能力、憑證錯誤或逾時回傳 status=error、data=null。 |
| 驗收 | 640×480 樣本需驗證框線範圍、影格對應，並區分空值、未請求與失敗。 |
| 限制 | 未實測準確率或延遲；表面痕跡標籤不是認證缺陷，此契約不發送致動指令。 |
| 資料與執行環境 | 檢查模組實作以確認推論位置；雲端資料擷取／同步是另外的設定決策。 |
可一併評估的路線： Roboflow
開發評估
相機感知結果轉接器
開發構想規格・串接尚未實測
接口能力依據官方文件或程式庫；以下產品方向、輸入、交付與驗收條件則是我們的開發評估。
需整合驗證
估算可交付產品前，需共同驗證執行環境、資料結構或硬體。
- 原型輸入規劃
- 少量經授權影像、任務定義與參考標註。
- 原型交付規劃
- 可審核的影像引用、標籤或標註狀態；保留原始檔案。
- 驗收條件
- 用已標註樣本比對支援的操作；錯誤與缺漏結果分開呈現。
- 依賴條件
- 資料集存取、影像使用權與支援的模型或標註專案。
開發順序
- 確認 Viam Vision Service 的存取、授權與支援版本。
- 準備上述樣本，針對「相機感知結果轉接器」先實作一個有官方文件的操作。
- 整理輸出時保留來源、時間與錯誤狀態，並保留供應商回應供審核。
- 通過驗收條件後，再估算擴展投入與客戶交付。
如何驗證需求
記錄產品瀏覽、官方文件點擊、規格下載與技術 Hub 點擊。這些是事件次數，不等於獨立人數或已完成串接。
本次可行性評估依實作條件判斷；尚未給定流量排名或交期承諾。