工业视觉检测:表面缺陷检测与可配置检测架构产品系统Vibe Coding

我要开发同款
waltor20102026年11月06日
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技术信息

语言技术
Python、Torch、Basic、EmbeddedSystem
系统类型
算法模型、Web
行业分类
机器深度学习、智能硬件

作品详情

行业场景

制造产线对产品表面缺陷(划痕、凹坑、污渍等)长期依赖人工目检,存在标准不一、易疲劳漏检、难以量化统计的问题。客户希望在产线部署自动视觉检测,并能在不同产品/工艺间快速切换检测逻辑。本项目提供已上线的表面缺陷检测能力,以及一套可灵活配置的新一代检测架构,降低换型与维护成本。

功能介绍

1. 图像采集:相机触发/同步采集,支持产线节拍对接与图像预处理(ROI、校正、增强)。
2. 缺陷检测:基于深度学习模型推理(边缘侧 ONNX / TensorRT 加速),输出缺陷类别、位置与置信度。
3. 服务接口:FastAPI 提供检测接口与任务管理,便于与上位机/MES 对接。
4. 可视化看板:Vue3 看板展示实时检测结果、缺陷分布统计与历史追溯。
5. 可配置架构:新一代检测逻辑配置化(模型、阈值、ROI、判定规则),换型只需改配置而非改代码。

项目实现

我负责从相机接入、模型推理到后端接口与前端的整体打通:实现采集—推理—上报—可视化链路,并把检测流程抽象为可配置管线,使新产品的检测规则通过配置落地。已上线版本稳定运行于客户产线;新一代架构进一步降低了换型与二开成本,可作为工业视觉检测能力的核心证据。

示例图片

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