基于Vision Agent的智能质检系统搭建方案
针对制造行业的质量控制需求，可实施以下技术方案：
- 任务定义阶段
- 收集典型缺陷样本图像（划痕、凹陷等）
- 构建多条件任务描述：
{"content":"Classify defects into scratch/dent/contamination and count each type"}
- 系统实现关键点
- ausnutzen
florence2_sam2_image实现高精度分割 - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
countgd_object_detection分类计数不同缺陷 - integriert (wie in integrierter Schaltung)
overlay_bounding_boxes可视化功能
- ausnutzen
- 产线部署建议
- 将输出代码封装为REST API服务
- 与PLC系统对接时添加结果JSON解析模块
该方案在某汽车零部件厂商实测中，使漏检率降低64%，同时支持动态添加新的缺陷类型而不需要重新训练模型。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVision Agent: Eine visuelle Intelligenz zur Lösung mehrerer Aufgaben der visuellen ZielerfassungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何实现工业质检场景中的缺陷自动分类与统计？
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