物料粒度在线智能检测系统-智能粒度分析平台 V1.0

立项背景和目标
在选矿、建材等连续生产场景中，物料粒度分布直接决定磨矿效率与成品品质。传统的人工筛分或离线取样检测存在严重滞后性，无法实时反映产线波动，且粉尘环境对操作人员健康不利。本项目通过工业相机实时拍摄传送带上的物料图像，结合轻量化目标检测（yolo26s，已独立基于教程训练并部署）与高精度分割（FastSAM）融合算法，在线计算每个颗粒的等效面积并换算出粒度组成（等关键指标）。最终目标是以秒级频率输出粒度数据，替代人工目测，为操作员及时调整给料机转速或下料比例提供量化依据，从而稳定产品质量、降低能耗。

核心功能模块
系统由以下几个核心模块构成：

实时图像采集模块：支持多路RTSP工业相机同步接入，可根据产线速度调节抓拍间隔，并自动进行光照补偿和去噪预处理。

粒度分析计算引擎：调用训练好的 yolo26s 模型快速定位物料个体区域，再经 FastSAM 生成精细掩膜，精准统计各颗粒像素面积，结合标定系数换算为物理面积（mm²），并自动生成当前帧的粒度分布直方图。

报警与阈值管理模块：允许用户在生产参数配置界面自主设定粒度上限、下限以及波动范围。当连续多帧检测值超出预设区间时，系统通过看板弹窗、声光提示或短信通知方式发出预警，提醒操作人员注意。

多维度趋势曲线模块：提供8小时、24小时、7天三个时间尺度的粒度变化曲线（可切换显示D50、D90或细度模数），曲线图支持鼠标悬停查看具体数值，便于操作员判断产线长期稳定性或短期突变。

下料辅助决策模块：系统根据当前粒度实测值与目标值的偏差，自动计算推荐的下料比例调整量（百分比），并显示在操作面板上，供操作员参考，也可选配自动闭环控制接口（PLC联动）。

业务流程与操作路径
系统启动后，相机按设定周期抓拍图像并上传至服务器；后端依次执行预处理、yolo26s 候选框提取、FastSAM精细分割、面积累加与粒度换算，生成该帧的分析结果并存入时序数据库。
用户操作流程如下：

登录后台管理页面，首先看到“实时监测”仪表盘，显示最新粒度数据、当前报警状态及推荐下料调整值。

若需观察趋势，可切换至“趋势分析”页，自由选择8小时、24小时或7天时间范围，查看粒度曲线，并可叠加显示报警阈值线。

当报警触发时，进入“报警记录”页查看详细超标时段，结合曲线分析原因（如下料波动或给料不均匀）。

在“参数设置”中调整粒度目标值和报警上下限，并查看系统根据偏差给出的下料比例建议，操作员确认后手动调节给料机频率，或启用自动模式由PLC执行调整。

所有操作日志和检测数据均可按班次导出，用于生产报表和工艺优化复盘。

1:Java思维到Python生态的转换困难：我之前长期使用Java做后端开发，习惯了Spring Boot的工程结构和强类型约束。初写Python时，动态类型导致运行时才能暴露错误（如None引用、字典key不存在等），调试效率很低。解决方案是强制自己使用Python的类型注解（Type Hints），并配合Pyright做静态检查，同时编写单元测试覆盖核心推理函数，大幅减少了低级bug。
2:第一次接触算法模型，不知如何与工程结合：我之前没有深度学习的工程经验，对模型加载、张量维度变换、GPU显存管理这些概念完全陌生。拿到训练好的yolo26s权重后，不知道如何在Java中调用，也没有Python推理服务的开发经验。解决方案是先搭建一个最小化的Flask Web应用，将模型加载封装为独立服务，通过HTTP接口对外提供推理能力，这样Java后端只需调用API即可获取检测结果，不直接操作模型底层，降低了上手门槛。
3:Python部署和依赖管理混乱：项目初期使用全局pip安装依赖，导致不同环境的库版本冲突，且工控机无法联网，离线安装包依赖关系复杂。解决方案是使用Docker将Python环境、CUDA驱动、模型权重一起打包成镜像，在工控机上以容器方式部署，彻底隔离环境问题，同时配置了模型预加载和热更新机制，确保推理服务稳定运行。整体来看，最大的成长是理解了算法工程化的完整链路：从训练权重 → 封装推理API → 容器化部署 → 与业务系统联调，逐步建立了一套可复用的“Java业务层 + Python推理层”的混合架构模式。