方案库：每一套都能摊开算
工业视觉最容易踩的坑是“说得很好，装上去不对”。所以这里每个方案都把三件事写清楚：什么算不良（判定标准）、用什么光学配置去拍（相机镜头光源视场精度）、装上去能达到什么（漏检率、过杀率、单件节拍）。您可以拿着这份参数直接和现场工况对照，看合不合用。
8 套方案总表
每一套都是完整交付内容：光学设计、算法训练、边缘部署、现场调试、验收文档。节拍一栏为整件判定时间，含触发与 IO 输出，不含上下料动作。
| 编号 | 工序方案 | 适用行业 | 节拍 / 速度 | 交付周期 |
|---|---|---|---|---|
| S01 | 食品包装喷码与标签检测 | 食品与医药包装线 | ≤ 400 ms | 23 工作日 |
| S02 | 医用塑料瓶外观全检 | 药包材与塑料制品 | ≤ 450 ms | 29 工作日 |
| S03 | 电子线束外观与端子检测 | 线束与连接器企业 | 1 – 2 s | 23 工作日 |
| S04 | 板式家具表面缺陷检测 | 板式家具与定制家居 | ≤ 3 s | 34 工作日 |
| S05 | 金属件涂层与表面检测 | 门业、建材、五金 | ≤ 800 ms | 30 工作日 |
| S06 | 纺织面料疵点在线检测 | 织造与面料加工 | ≤ 40 m/min | 40 工作日 |
| S07 | 制鞋成品外观检测 | 运动鞋与休闲鞋制造 | 3 – 5 s | 33 工作日 |
| S08 | 金刚石微粉颗粒形貌分析 | 超硬材料企业 | ≤ 3 min/样 | 25 工作日 |
食品包装喷码与标签检测
枕式包装机、贴标机后段 · 食品与医药包装线
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 喷码漏印 | 喷码区墨迹占比低于版式标定阈值 | 漏检 0 |
| 字符残缺 | 单字符笔画缺失超过 30% | ≥ 99% |
| 位置偏移 | 码块中心相对基准偏移超过 ±3 mm | ≥ 99.5% |
| 日期 / 批号错版 | 与当日工单模板不匹配 | ≥ 99% |
| 标签漏贴 | 标签区未检出标签 | 漏检 0 |
| 标签褶皱 | 褶皱面积超过标签面积 15% | ≥ 97% |
光学方案
算法与部署
检测网络定位码块与标签，再叠加传统模板比对做字符完整性校验；需要读内容时可选配字符识别模块。RK3588 单帧推理约 45 ms，整件判定含触发与 IO 输出控制在 400 ms 内。
前提条件
- 喷码位置在版式内固定，换膜或换规格需重新标定，约 10 分钟。
- 方案回答“有没有码、位置对不对”，读码内容需另配字符识别。
- 包装膜高反光会削弱成像，需现场确认光源角度后再定验收值。
医用塑料瓶外观全检
注吹成型机出口、灭菌或灌装前 · 药包材与塑料制品
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 划痕 | 长度 ≥ 0.3 mm | ≥ 96% |
| 砂眼 | 直径 ≥ 0.15 mm | ≥ 98% |
| 黑点 | 直径 ≥ 0.1 mm | ≥ 99% |
| 油污 | 面积 ≥ 1 mm² | ≥ 97% |
| 瓶身变形 | 轮廓偏离标准轮廓超过 2% | ≥ 98% |
| 瓶口毛刺 | 毛刺高度 ≥ 0.2 mm | ≥ 95% |
光学方案
算法与部署
三工位由光电开关时序触发，按工位号分通道推理再合并判定；透明曲面反光靠暗场压低背景亮度解决。单瓶 3 帧总耗时约 180 ms @RK3588。
前提条件
- 瓶型固定后需配治具保证姿态一致，换瓶型需重做治具。
- “轻微气泡算不算不良”必须在开工前书面定标准，否则标注口径会漂。
- 壁厚均匀度、瓶底偏心属计量项，不在本方案范围。
电子线束外观与端子检测
压接后、组装后、包装前 · 线束与连接器企业
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 绝缘破损 | 露铜即判 NG | ≥ 98% |
| 端子变形 | 相对标准轮廓偏移 ≥ 0.1 mm | ≥ 97% |
| 芯线外露 | 端部芯线露出超过 0.5 mm | ≥ 99% |
| 毛刺 | 毛刺高度 ≥ 0.2 mm | ≥ 90% |
| 端子未插到位 | 锁扣未闭合或插入深度不足 | ≥ 98% |
| 扎带漏扎 | 指定位置未检出扎带 | 漏检 0 |
光学方案
算法与部署
治具固定基准后做区域裁剪，各区域独立推理再汇总；柔性件姿态差异靠训练样本覆盖。单帧约 60 ms @RK3588。
前提条件
- 线束柔软、摆放姿态多变，必须配治具并对姿态做足样本覆盖。
- 外观检测与尺寸测量是两件事，尺寸测量不在本方案范围。
- 端子压接剖面质量需切片分析，光学外观检测无法替代。
板式家具表面缺陷检测
砂光后、贴面后、封边后 · 板式家具与定制家居
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 划痕 | 长度 ≥ 1 mm | ≥ 94% |
| 污斑 | 面积 ≥ 5 mm² | ≥ 96% |
| 压痕 | 深度可见的凹陷 | ≥ 93% |
| 缺料 / 崩边 | 边缘缺损 ≥ 2 mm | ≥ 98% |
| 封边开胶 | 封边条与板面出现可见缝隙 | ≥ 97% |
| 封边溢胶 | 胶线宽度超出标准 0.5 mm | ≥ 95% |
光学方案
算法与部署
4 路图像按标定参数拼接为整板图，跨拼接缝的缺陷做合并去重；木纹纹理用足够丰富的正常样本压制。单板 4 帧约 480 ms @RK3588。
前提条件
- 木纹是最主要的误检来源，正常样本必须覆盖全部在产花色。
- 尺寸、平整度属计量项，不在本方案范围。
- 超过单套相机覆盖幅面的板件需重新设计光学布局，单独报价。
金属件涂层与表面检测
喷涂线、电镀线下线工位 · 门业、建材、五金
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 漏涂 / 露底 | 基材裸露即判 NG | 漏检 0 |
| 涂层不均 | 厚度视觉差异形成明显云斑 | ≥ 94% |
| 橘皮 | 表面纹理粗糙度超标准样 | ≥ 92% |
| 颗粒 / 杂质 | 凸起颗粒直径 ≥ 0.5 mm | ≥ 96% |
| 划伤 | 长度 ≥ 0.5 mm 且露底或明显 | ≥ 95% |
| 色差 | 与标准色板 ΔE > 1.5 | ≥ 93% |
光学方案
算法与部署
穹顶光把镜面反射转为漫射，缺陷在均匀背景上显形；色差走 Lab 空间与标准色板比对，输出 ΔE 数值而非简单 NG。单帧约 80 ms。
前提条件
- 高反光金属件必须用穹顶光，普通环形光会出现大面积过曝。
- 色差判定依赖固定光源与观察角，现场光环境需可控制。
- 涂层附着力、膜厚属理化检测，光学方法不能替代。
纺织面料疵点在线检测
验布机、定型机在线 · 织造与面料加工
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 破洞 | 直径 ≥ 1 mm | ≥ 99% |
| 断纱 | 连续长度 ≥ 5 mm | ≥ 92% |
| 粗节 / 竹节 | 纱线直径超过常规 50% | ≥ 90% |
| 油污 | 面积 ≥ 3 mm² | ≥ 95% |
| 纬斜 | 纬纱倾斜超过设定角度 | ≥ 96% |
| 色差 / 色条 | 与标准布样 ΔE > 1.0 | ≥ 90% |
光学方案
算法与部署
线扫流式推理，行频跟随编码器以保证纵向不拉伸；缺陷按米标定位并在布边打标，形成可追溯的疵点分布图。
前提条件
- 连续幅面必须用线扫相机，面阵相机在运动下会产生拖影。
- 面料疵点的“算不算不良”高度主观，开工前需共同确认标准疵点样照。
- 过杀率上限偏宽是因为布面天然纹理复杂，这属于行业共性。
制鞋成品外观检测
成型线末端、包装前 · 运动鞋与休闲鞋制造
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 鞋底污渍 | 面积 ≥ 4 mm² | ≥ 97% |
| 鞋面划痕 | 长度 ≥ 2 mm | ≥ 93% |
| 溢胶 | 胶线超出标准边界 1 mm | ≥ 96% |
| 线头 | 长度 ≥ 3 mm | ≥ 92% |
| 鞋标歪斜 | 标签倾角超过 5° | ≥ 99% |
| 左右脚错配 | 与工单尺码 / 楦型不匹配 | ≥ 99% |
光学方案
算法与部署
三工位按工位号分通道，鞋型差异通过治具与楦型编码区分；溢胶用分割做像素级轮廓判定。整双 3 帧约 360 ms @RK3588。
前提条件
- 鞋型换代频繁，换型需重新采集样本并微调，约 3 – 5 个工作日。
- 曲面成像存在天然盲区，建议首期只接一两类主缺陷再逐步扩类。
- 鞋面材质差异大（皮革 / 网布 / 飞织），同一条线混料需按材质分模型。
金刚石微粉颗粒形貌分析
微粉分级与出厂检验 · 超硬材料企业
工位与工况
要检的缺陷与判定标准
| 缺陷类型 | 判定标准 | 目标检出 |
|---|---|---|
| 针棒状颗粒 | 长宽比 ≥ 3 | 分类准确率 ≥ 92% |
| 片状颗粒 | 厚度比偏低、投影面积大 | 分类准确率 ≥ 90% |
| 等积形颗粒 | 长宽比 ≤ 1.5 且凸度达标 | 分类准确率 ≥ 94% |
| 团聚体 | 多颗粒粘连且无法分割 | ≥ 95% |
| 杂质 | 非金刚石相异物 | ≥ 96% |
光学方案
算法与部署
先分割出单颗粒，再按长宽比、圆形度、凸度、填充率做形状因子分类；电动载台按网格扫描多视野后汇总统计。单视野约 120 ms。
前提条件
- 制片分散度直接影响统计结果，需固定制片工艺与取样量。
- 本方案做形貌统计与分类，不做单颗粒强度等力学指标。
- 输出为批次报表与趋势曲线，可对接实验室管理系统。
算法基线：可复现的公开数据验证
方案里的指标不是凭空写的。我们用公开学术数据集把整条链路跑了一遍，从数据上传到产出板端模型，每一步的原始输出都留在任务记录里，任何人都能拿同一份数据复核。
热轧钢带六类表面缺陷
选用东北大学热轧钢带表面缺陷数据集（1800 张，六类标注：龟裂、夹杂、斑块、点蚀表面、压入氧化皮、划痕）。这套数据的缺陷形态与本地金属加工、五金件场景高度接近，适合作为算法下限的参照。
完整链路命令
python -m pipeline.run_pipeline \ --dataset neu_det.zip --name neu_baseline \ --model yolov8n.pt --epochs 20 --imgsz 320 \ --platform rk3588 --quantize int8
为什么用 n 级模型跑基线
基线验证的目的是确认“数据进、模型出、板端能跑”这条链路每一环都成立，用的是最轻的模型与最省时的配置。真实项目按现场精度要求选模型规模：检测 0.2 mm 级缺陷通常用 640 分辨率、100 轮起步，配合方案库中对应的光学配置，指标另按现场样件标定。
六类里最难的一类
“龟裂”边界模糊、与背景对比度低，是这份数据里召回率最低的一类。这类缺陷在实际项目中的解法不是单纯堆数据量，而是换光源角度（暗场掠射）把裂纹的阴影打出来——这也是为什么方案库里光学方案和算法方案是成对写的。
验收怎么签：三条口径
工业视觉项目最常见的纠纷是“效果不好”说不清。我们把验收口径提前写死，避免扯皮。
一、漏检率与过杀率分开算
漏检率 = 漏掉的不良品 / 全部不良品；过杀率 = 被误判的良品 / 全部良品。产线上良品占绝大多数，只看“准确率”会得到一个漂亮但没意义的数字。这两个指标分开签，才对应真实的产线损失。
二、用连续过件而非抽检
验收在真实产线连续跑一个班次或合同约定的件数，中间不人工干预。抽检容易挑到好样本，连续过件能暴露漂移、光照变化、耗材磨损这些慢变量。
三、标准样件双方封存
开工前共同确认“什么算不良”，把典型不良样件与临界样件封存留档，作为后续争议的仲裁依据。标注口径漂移是模型效果衰减的头号原因，封样是最便宜的保险。
把您工位的实际情况发过来，我们对一版方案
告诉我们产品尺寸、最小缺陷尺寸、产线节拍和不良率，我们可以直接算出需要多少像素、什么光源、能不能跟上节拍。不用先买设备。