STEMMER IMAGING公司为其机器视觉软件库Common Vision Blox（CVB）再添一款新的CVB Polimago工具，用于快速进行图像识别和位姿估计。
　　图形识别在机器视觉领域很普通也是很重要，适用于不同场合。据STEMMER表示，图形识别是否成功很大程度上决定于教学模型的可变性。如果在教学期间没有考虑到几何场景的变化，诸如旋转、大小、俯仰以及亮度，那么在后阶段识别速率将会下降。
　　在教学阶段，CVB Polimago借助某种算法节省用户时间。该算法通过生成模型的人工视图，模拟组件在现实生活场景中的不同位置。利用这个方法，该算法整合了相关教学模型的可变性，成功实现了可靠的训练图像识别功能，使得产品在不同场景都能保持更高的识别率。
　　新的CVB工具作为CVB库的一个模块，主要用于图形识别、位姿预估以及目标跟踪。CVB Polimago的软件许可证即将提供，CVB 2016 MultiO是Common Vision Blox的更新版，与USB3和Linux兼容，基于ARM和Intel操作平台；此外CVB Polimago和增强版CVB Barcode工具将于秋季面市。