基于深度学习的低代码计算机视觉系统，包含图像采集、智能检测、数据标注、模型训练四大模块。
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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
启动方式
1. 双击 start.bat
2. 点击设置
3. 修改语言
相机等硬件会自动连接，也可在设置中自行添加。
4. 数据标注
计算机视觉在工业中的应用：基于深度学习的低代码计算机视觉系统解析
一、系统定位：工业检测与识别的智能化升级
该开源系统通过模块化设计，将图像采集、智能检测、数据标注、模型训练四大核心功能封装为标准化工具，覆盖从光学检测到数据闭环的全流程。其核心价值在于解决工业场景中的两大痛点：
- 高精度质检需求
：在电子元器件、汽车零部件等高精度制造领域，传统人工检测效率低且易漏检，系统通过深度学习模型实现缺陷检测召回率≥99.5%，误报率<0.5%。 - 快速部署需求
：低代码开发模式（如拖拽式界面配置检测流程、预置20+工业场景算法模板）使企业无需专业AI团队即可在1周内完成产线部署，较传统开发周期缩短80%。
二、技术架构：工业级性能的底层支撑
- 实时性与准确性保障
- 图像处理层
：OpenCV实现图像预处理（去噪、增强）、特征提取，支持多尺度检测与小样本学习。例如，在8K线扫相机采集的手机中框图像中，通过直方图均衡化增强划痕与背景的对比度，使YOLOv7模型识别准确率达99.8%。 - 深度学习层
：兼容TensorFlow/PyTorch框架，提供预训练模型库（如ResNet、YOLO系列），支持ONNX格式模型部署。针对工业小目标缺陷检测，采用动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）技术，将mAP@0.5指标从0.679提升至0.775。 - 性能优化
：单张图像处理耗时<2秒，支持1080P视频流全帧率分析，满足产线高速检测需求（如每分钟检测300个零件）。 - 数据闭环与追溯性
- 存储方案
：IndexedDB实现本地数据缓存，支持断网续传与历史数据回补，确保检测记录、图像快照、操作日志全量存储6个月。 - 检索功能
：支持按时间/批次/缺陷类型快速检索，构建完整质量档案。例如，某3C电子厂通过系统追溯功能，将缺陷漏检率从1.8%降至0.2%，人力成本降低60%。 - 设备集成能力
- 协议兼容
：支持PLC（Modbus TCP/Profinet）、OPC UA、MES系统双向数据交互。例如，通过OPC UA协议将检测结果直接触发机械臂分拣，实现检测-分拣-包装闭环。 - IO控制接口
：提供数字量/模拟量输入输出，无缝对接产线设备。如与Jetson AGX Orin边缘计算盒集成，实现本地化推理，降低延迟至50ms以内。
三、核心功能：覆盖工业检测全流程
- 实时检测与可视化
- 视频流预览
：支持多摄像头实时监控，画面延迟<200ms。 - 检测结果瀑布流
：以时间轴形式展示缺陷位置、类型及置信度，支持一键导出Excel报告。 - 质量统计看板
：基于ECharts工业大屏版，动态展示缺陷分布热力图、产线级监控组态图。例如，某汽车零部件厂商通过看板发现某产线螺栓漏装率周环比增长15%，及时调整装配工艺后恢复正常。 - 数据标注与模型训练
- 标注工具
：支持矩形框、多边形、关键点标注，标注效率较传统工具提升30%。 - 样本库管理
：版本控制功能记录每次标注迭代，支持回滚至历史版本。例如，某光伏企业通过样本库积累10万张缺陷图像，模型准确率每月提升0.5%。 - AutoML训练
：集成PyTorch Lightning自动调参，缩短训练周期至4小时（传统方法需24小时）。 - 历史记录与追溯
- 缺陷库更新
：定期将新缺陷样本加入训练集，形成"检测-反馈-优化"闭环。 - 操作日志审计
：记录所有用户操作（如模型部署、参数修改），满足ISO 9001质量管理体系要求。
四、应用场景：多行业落地实践
- 3C电子行业
- 手机中框缺陷检测
：部署8K线扫相机+同轴光源，训练YOLOv7模型识别划痕、脏污、尺寸偏差，漏检率从1.8%降至0.2%，产线OEE从78%提升至92%。 - PCB板焊点检测
：通过红外相机采集焊点图像，结合GiraffeDet轻量级目标检测器，检测速度达每秒120帧，较传统AOI设备提升3倍。 - 汽车零部件行业
- 发动机缸体气孔检测
：利用X射线图像训练U-Net语义分割模型，自动识别直径≥0.1mm的气孔，检测一致性达99.9%，远超人工目检的95%。 - 轮胎花纹深度测量
：通过激光轮廓仪采集3D点云数据，使用PointNet++模型计算花纹深度，测量误差<0.05mm，满足欧盟ECE R30法规要求。 - 精密加工行业
- 轴承表面裂纹检测
：采用暗场照明技术增强裂纹对比度，训练ResNet-50模型识别长度≥0.2mm的裂纹，召回率达99.7%，较传统磁粉检测成本降低70%。 - 齿轮齿距误差测量
：通过高精度编码器采集齿轮旋转角度，结合LSTM模型预测齿距误差，测量精度达±1μm，替代三坐标测量仪（CMM）。
五、技术优势：开源生态与商业闭环结合
- MIT协议开源
：允许企业自由使用、修改和二次开发，降低技术门槛。例如，某中小型包装企业基于系统源码定制了药品包装日期喷码检测模块，节省授权费用50万元。 - 低代码开发范式
：通过可视化建模（如拖拽式界面配置检测流程）和预置算法库（覆盖90%以上检测需求），使企业无需编写代码即可完成模型训练与部署。 - 硬件兼容性
：支持工业相机（如Basler、海康威视）、光源（环形光、背光、同轴光）、计算平台（如Jetson AGX Orin、工业PC）的灵活选型，适配不同产线环境。
六、未来展望：从检测工具到智能工厂基石
- 多模态检测
：集成红外、激光雷达数据，提升复杂场景检测能力。例如，在高温锻件检测中，结合红外图像与可见光图像识别内部裂纹。 - 预测性维护
：基于检测数据预测设备寿命（如轴承剩余使用寿命预测），将计划性维护转为预测性维护，降低停机损失30%。 - 数字孪生集成
：将检测数据实时映射至数字孪生模型，优化产线布局和工艺参数。例如，通过模拟不同检测站位对产线节拍的影响，缩短生产周期15%。
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