法兰盘缺陷检测

随着工厂自动化设备的广泛应用，生产效率得到显著提升，但同时也对传统质检模式提出了新的挑战。一方面，产能的大幅增加使得人工质检工作量激增，质检人员面临巨大压力；另一方面，劳动力成本持续攀升，进一步压缩了企业的利润空间。在此背景下，工厂决定通过智能化转型来优化生产流程。采用智能检测技术不仅有效缓解人工质检压力，更能显著降低劳动力成本，实现质量管控与经济效益的双重提升。
1.产品样本数据采集
系统支持对产品缺陷样本进行采集，构建高质量缺陷数据库，为后续检测模型的训练与优化提供数据支撑。
2.检测模型配置
提供灵活的生产模型导入功能，支持用户根据实际需求配置模型参数，确保模型适配不同生产场景。
3.智能瑕疵检测
通过高精度工业相机实时采集产线产品图像，经图像增强、去噪等预处理后，调用AI检测模型进行自动化缺陷识别，并将检测结果（含缺陷位置、类型等）直观呈现在交互界面上。
4.数据统计与分析
实时生成检测数据展示，动态统计不良率、缺陷出现率等关键指标，帮助用户快速定位原材料或工艺问题，为生产优化提供数据依据。
5.智能预警与干预
支持自定义缺陷报警阈值（如单类缺陷连续出现次数），触发报警后自动推送通知至生产终端，辅助用户及时干预异常工况，避免批量质量问题发生。

在本项目中，我主要负责以下核心模块的开发工作：
1.数据统计与分析开发
设计并实现实时数据可视化显示，不良率分析、缺陷出现率等统计分析功能实现。
2.视觉系统集成
负责SDK二次开发及图像采集模块开发，完成与机械设备、PLC等设备的联动控制接口开发。
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