Szenario Anpassungslösungen
Für typische Probleme wie Kratzer auf der Oberfläche von Teilen und Schweißfehler:
Schritte zur Umsetzung:
- Phase der Datenaufbereitung:
- Mehr als 200 fehlerhafte Proben gesammelt (mehrere Lichtbedingungen müssen berücksichtigt werden)
- ausnutzen
labelmeKennzeichnung defekter Bereiche (exportiert im JSON-Format)
- Modellauswahl:
- Hochpräzise Szenarien: Auswahl von
yoloe-v8l-seg.ptPre-Training Modell - Produktionslinie in Echtzeit: Umstellung auf
yoloe-s-det.ptreines Erkennungsmodell
- Hochpräzise Szenarien: Auswahl von
- Optimierung des Einsatzes:
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
export.pyAusgabe im ONNX/TensorRT-Format - aufstellen
--conf 0.7Vermeidung von Fehlalarmen (strenge Qualitätskontrolle erforderlich)
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
Typischer Arbeitsablauf:
# 视觉提示模式（适合外观变异大的缺陷） python predict_visual_prompt.py --source conveyor.jpg --ref defect_sample1.jpg --checkpoint yoloe-l.pt
Vorbehalte:Bei reflektierenden Metallteilen ist es erforderlich, zunächstcv2.GaussianBlurVorverarbeitung
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelYOLOE: ein Open-Source-Tool für Videoerkennung und Objektsegmentierung in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich YOLOE zur Fehlererkennung in industriellen QC-Szenarien einsetzen?
