工业视觉的低代码AI 平台开源

工业视觉的低代码AI训练平台开源

源代码

https://www.gitpp.com/democode/ai-demo-hub

图像采集、数据标注、模型训练和智能检测四大模块，实现从工业视觉监测的极致简单

项目特点

• 实时性：单张检测耗时<2秒
• 准确性：字符识别率≥99.5%
• 追溯性：所有检测记录可存储6个月
• 工业级UI：符合工业软件设计规范
• 设备集成：支持PLC/OPC UA/MES系统对接

核心功能

• 实时视频流预览与检测
• 检测结果瀑布流展示
• 质量统计看板
• 历史记录查询与管理
• 标注数据管理与样本库版本控制
• 模型训练与性能监控

技术栈

• 前端：Vue 3 + Vite + Quasar
• 可视化：ECharts工业大屏版
• 图像处理：OpenCV
• 深度学习：TensorFlow/PyTorch/ONNX
• 数据存储：IndexedDB
• 设备通信：WebSocket + OPC UA

工业低代码视觉平台：基于深度学习的低代码AI训练平台解析

一、项目定位与核心价值

该平台是一款面向工业检测场景的全流程低代码AI开发工具，通过整合图像采集、数据标注、模型训练和智能检测四大模块，实现从数据输入到结果输出的闭环。其核心价值体现在：

1. 降低技术门槛
   ：无需专业编程或算法背景，通过可视化操作完成AI模型开发。
2. 提升开发效率
   ：预置工业检测常用算法（如缺陷检测、字符识别），支持快速迭代。
3. 适配工业环境
   ：支持PLC、OPC UA、MES系统对接，满足生产线实时交互需求。

二、核心功能与技术实现

1. 图像采集与实时处理
• 多路摄像头支持
  ：通过工业相机实时采集图像，支持触发方式、曝光参数等配置。
• 实时视频流预览
  ：AI模型同步分析视频画面，检测结果（如缺陷位置、字符识别结果）直接叠加显示。
• 技术栈
  ：OpenCV用于图像处理，WebSocket实现实时数据传输。
2. 数据标注与样本管理
• 多人协作标注
  ：支持团队同时标注数据，记录历史版本避免冲突。
• 样本库版本控制
  ：标注数据可回滚至任意版本，确保训练数据一致性。
• 技术栈
  ：IndexedDB存储标注数据，支持JSON格式导出。
3. 模型训练与性能监控
• 低代码训练流程
  ：通过界面配置训练参数（如学习率、批次大小），无需编写代码。
• 实时监控指标
  ：展示损失函数曲线、验证集准确率，支持早停（Early Stopping）防止过拟合。
• 分布式训练支持
  ：基于TensorFlow/PyTorch后端，可扩展至多GPU环境。
4. 智能检测与结果展示
• 检测结果瀑布流
  ：以时间轴形式展示最近100条质检记录，支持按设备ID、时间戳筛选。
• 质量统计看板
  ：通过ECharts工业大屏版展示关键指标（如缺陷率、字符识别准确率），支持数据钻取分析。
• 历史记录追溯
  ：所有检测记录存储6个月，可定位缺陷零件生产批次。

三、技术优势与性能指标

1. 实时性
   ：单张图像检测耗时<2秒，满足生产线速度≥10件/秒的需求。
2. 准确性
   ：
• 字符识别率≥99.5%（如产品批次号识别）。
• 目标检测mAP（平均精度均值）≥90%（如缺陷检测）。
3. 稳定性
   ：
• 工业级UI设计：暗黑主题、高对比度图标，支持24小时连续运行。
• 异常处理机制：自动重连相机、PLC设备，确保系统高可用性。
4. 扩展性
   ：
• 支持自定义算法插件：通过Python脚本集成第三方模型（如YOLOv8、U-Net）。
• 多平台部署：Windows/Linux系统均可运行，生产环境建议搭配GPU服务器。

四、典型应用场景与解决方案

1. 零件缺陷检测
• 图像采集：部署工业相机实时采集零件图像。
• 智能检测：训练缺陷检测模型（如YOLOv8），识别划痕、裂纹、变形等缺陷。
• 设备联动：通过PLC控制机械臂剔除不合格品，或通过MES记录缺陷数据。
• 场景痛点
  ：人工质检效率低、漏检率高；传统机器视觉依赖规则，无法处理复杂缺陷。
• 系统解决方案
  ：
• 价值
  ：缺陷检测准确率≥95%，减少人工成本50%以上，提升产品良率。
2. PCB板表面检测
• 图像采集：使用高分辨率工业相机采集PCB板表面图像。
• 智能检测：训练语义分割模型（如U-Net），识别短路、断路、焊点缺陷。
• 数据追溯：记录缺陷位置与类型，支持生产流程优化。
• 场景痛点
  ：PCB板线路复杂，人工检测易疲劳；传统算法难以识别微小缺陷。
• 系统解决方案
  ：
• 价值
  ：检测速度提升3倍，误检率降低至1%以下。
3. 产品包装字符识别
• 图像采集：在包装线部署摄像头，实时采集字符图像。
• 智能检测：训练CRNN（卷积循环神经网络）模型，识别产品型号、批次号。
• 设备联动：通过OPC UA通知包装机，自动调整印刷参数。
• 场景痛点
  ：包装字符印刷模糊，人工识别易出错；传统OCR难以处理复杂背景。
• 系统解决方案
  ：
• 价值
  ：字符识别准确率≥99.5%，减少包装错误率。

五、开源与部署指南

1. 开源地址
• 源代码仓库：https://www.gitpp.com/democode/ai-demo-hub
2. 部署步骤
• 部署GPU服务器，扩展训练数据集，优化模型性能。
• 通过Nginx反向代理实现前后端分离，提升并发处理能力。
• 操作系统：Windows/Linux
• 依赖库：Python 3.8+、TensorFlow/PyTorch、OpenCV、Node.js
• 环境准备
  ：
• 本地运行
  ：
• 生产环境部署
  ：
1. 启动服务端：执行python server.py启动后端API服务。
2. 启动客户端：进入前端目录，执行npm install安装依赖，再运行npm run dev启动开发服务器。
3. 低代码操作流程
• 数据标注
  ：上传图像数据，使用矩形框标注缺陷区域或字符位置。
• 模型训练
  ：选择预置算法模板（如缺陷检测、字符识别），配置训练参数后启动训练。
• 设备配置
  ：通过OPC UA连接PLC，定义信号交互规则（如检测到缺陷时触发报警）。

六、总结与建议

1. 适用场景
   ：
• 工业质检：零件缺陷检测、表面质量分析、字符识别。
• 自动化生产：与PLC、MES系统集成，实现质检自动化。
2. 用户群体
   ：
• 制造企业：快速落地AI质检方案，降低人力成本。
• AI开发者：基于专有数据训练模型，适配特定场景需求。
• 工业自动化集成商：提供标准化AI质检模块，缩短项目交付周期。
3. 下一步行动
   ：
• 快速体验
  ：克隆仓库，运行Demo，感受低代码AI开发流程。
• 定制化开发
  ：根据业务需求扩展算法插件或调整UI界面。
• 社区贡献
  ：提交Issue或Pull Request，参与项目迭代优化。

工业视觉的低代码AI训练平台开源

源代码

https://www.gitpp.com/democode/ai-demo-hub

图像采集、数据标注、模型训练和智能检测四大模块，实现从工业视觉监测的极致简单