基于计算机视觉的工业零部件自动化质检系统产品系统

某精密制造企业在生产线末端长期依赖人工目检，不仅人力成本高昂，且容易因视觉疲劳导致漏检率波动，严重影响产品出厂良率。企业急需引入自动化视觉检测方案以实现降本增效和质量管控。

系统通过部署高清工业相机实时采集流水线图像，利用深度学习算法对零部件表面的划痕、缺损、尺寸偏差等缺陷进行毫秒级自动识别与分类。同时提供Web端质检看板，支持缺陷样本管理、模型在线迭代训练、实时良率统计报表生成，并与底层PLC控制系统联动实现不合格品的自动剔除。

我司负责算法模型定制训练、边缘计算网关部署及软硬件联调。技术栈采用 Python 与 PyTorch 进行 YOLOv8 模型训练与优化，使用 OpenCV 进行图像预处理，通过 C++ 编写高性能推理引擎，并利用 Docker 容器化技术实现边缘设备的快速部署与远程 OTA 升级。