基于深度学习的视觉检测小项目(一) 项目概况

之前做过一个基于OpenCV的小项目:使用OpenCV与PySide(PyQt)的视觉检测小项目练习_opencv pyqt-CSDN博客

由于OpenCV的局限,缺乏泛化能力,对检测样品的拍摄光线和品种适应能力差,所以用AI取代OpenCV,重做一次,作为一个AI视觉项目的入门练习。

规划中的工艺流程图:

主要工艺过程描述:

**拍摄:**使用工业相机,使用自然光或电光源。如果模型有足够的泛化能力满足需求,尽量用自然光,自然光达不到要求再用电光源。

**训练:**拍摄产品样本获得产品的图像数据,使用sam对图像进行自动标注,生成特征图像,特征图像送入YOLO进行训练,获得权重模型。

**预测:**使用YOLO对产品的图像数据进行预测,计算后得出量化的结论。

**归档:**各种图像和数据通过sql归档。

软件架构:

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