工業品質管理の核心は、効率的で安定した画像処理モデルの導入である：
1.モデルの選択::
- PP-YOLOE（ターゲット検出）やU-Net（画像セグメンテーション）などの工業用モデルが推奨される。
- FastDeployプレスがサポートする150以上のモデルの中からsupported_models.mdスクリーニング
2.エッジ展開::
- ファクトリー・エッジ・デバイス（RK3588など）のコンパイル時に有効にする。ENABLE_RKNPU2_BACKEND=ON
- デプロイコマンドの例：python infer.py --model_file defect_detection.rknn --config_file infer_cfg.yml
3.ビジュアル・モニタリング::
- 以下は、VisualDL (visualdl --model-dir ...) テスト結果をリアルタイムで表示
- パフォーマンスアラートのしきい値を設定する（例：FPSが15未満の場合にアラートがトリガーされる）
最適化の提案反射面などの特殊なシーンではinfer_cfg.ymlのNMSしきい値などのパラメーターを調整する。
この答えは記事から得たものである。FastDeploy：AIモデルを迅速に展開するためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " FastDeployを産業用QCシナリオの欠陥検出に適用するには？
