Inspeção de visão industrial na implementação do programa no local
O VLM-R1 tem dois modos de aplicação típicos no controle de qualidade industrial:
- Opção A: Aplicação direta
- Prepare uma biblioteca de amostras de defeitos (recomenda-se ≥200 por tipo de defeito)
- Rotulado no formato "Localize [tipo de defeito] na imagem"
- Ajuste fino do módulo REC e sua implantação como um serviço de API
- Opção B: implantação híbrida
- O front-end usa algoritmos tradicionais para a detecção inicial
- O tipo de instrução "A área suspeita de [tipo de defeito] está 5 cm à direita" é resolvido pelo VLM-R1.
- Saída de resultados com suporte para conversão de coordenadas CAD
- Principais pontos de otimização::
- Configurar termos específicos do setor em data_config/rec.yaml
- Ative a opção -fine_grained_loss durante o treinamento para aprimorar o aprendizado de recursos finos
- Inferência acelerada com o TensorRT na implantação
Casos práticos mostram que a precisão do posicionamento de arranhões na superfície metálica pode chegar a ±2 pixels, e é recomendável cooperar com equipamentos de ampliação óptica para obter imagens de alta definição.
Essa resposta foi extraída do artigoVLM-R1: um modelo de linguagem visual para localizar alvos de imagem por meio de linguagem naturalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o VLM-R1 pode ser usado para localizar defeitos em cenários de controle de qualidade industrial?
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