Soluções de adaptação de cenários
Para problemas típicos, como arranhões na superfície das peças e defeitos de solda:
Etapas de implementação:
- Fase de preparação de dados:
- Mais de 200 amostras defeituosas coletadas (é necessário incluir várias condições de luz)
- fazer uso de
labelmeEtiquetagem de áreas defeituosas (exportada no formato JSON)
- Seleção de modelos:
- Cenários de alta precisão: Seleção de
yoloe-v8l-seg.ptModelo de pré-treinamento - Linha de produção em tempo real: mudança para
yoloe-s-det.ptmodelo de detecção pura
- Cenários de alta precisão: Seleção de
- Otimização da implantação:
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
export.pyFormato de saída ONNX/TensorRT - configurar
--conf 0.7Evite falsos positivos (o controle de qualidade precisa ser rigoroso)
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
Fluxo de trabalho típico:
# 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
Advertências:Para peças metálicas refletivas, é necessário primeirocv2.GaussianBlurpré-processamento
Essa resposta foi extraída do artigoYOLOE: uma ferramenta de código aberto para detecção de vídeo em tempo real e segmentação de objetosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o YOLOE para detecção de defeitos em cenários de controle de qualidade industrial?
