Das Herzstück der industriellen Qualitätskontrolle ist der Einsatz von effizienten und stabilen Bildverarbeitungsmodellen:
1. die Modellauswahl::
- Empfohlen werden industrietaugliche Modelle wie PP-YOLOE (Zielerkennung) oder U-Net (Bildsegmentierung).
- Von den über 150 von FastDeploy press unterstützten Modellensupported_models.mdScreening
2. der Randeinsatz::
- Aktivierung zur Kompilierungszeit für werkseitige Randgeräte (z. B. RK3588)ENABLE_RKNPU2_BACKEND=ON
- Beispiel für einen Einsatzbefehl:python infer.py --model_file defect_detection.rknn --config_file infer_cfg.yml
3. visuelle Überwachung::
- Nachfolgend ein Beispiel dafür, wie dies mit VisualDL (visualdl --model-dir ...) Anzeige der Testergebnisse in Echtzeit
- Festlegung von Schwellenwerten für Leistungswarnungen (z. B. Auslösung von Warnungen bei FPS < 15)
OptimierungsempfehlungenFür spezielle Szenen, wie z. B. reflektierende Oberflächen, kann derinfer_cfg.ymlPassen Sie Parameter wie den NMS-Schwellenwert in der
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFastDeploy: ein Open-Source-Tool für den schnellen Einsatz von KI-ModellenDie
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