钢板缺陷智能检测系统
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案例介绍
基于机器视觉的 Metal cassette 档杆开关状态检测系统（2025.1 - 2025.2）：
技术方案：采用YOLOv5构建检测模型，结合Open CV实现图像畸变校正与ROI区域提取。
核心贡献：
优化模型泛化能力：通过数据增强提升多光照场景准确率至97.5%；
设计轻量化前端界面：基于Open CV的GUI工具，操作响应时间<0.5秒；
客户评价：系统应用于汽车生产线，人工复检工作量减少70%，缺陷漏检率为0。
技术方案：采用YOLOv5构建检测模型，结合Open CV实现图像畸变校正与ROI区域提取。
核心贡献：
优化模型泛化能力：通过数据增强提升多光照场景准确率至97.5%；
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客户评价：系统应用于汽车生产线，人工复检工作量减少70%，缺陷漏检率为0。
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基于机器视觉的 Metal cassette 档杆开关状态检测系统（2025.1 - 2025.2）：
技术方案：采用YOLOv5构建检测模型，结合Open CV实现图像畸变校正与ROI区域提取。
核心贡献：
优化模型泛化能力：通过数据增强提升多光照场景准确率至97.5%；
设计轻量化前端界面：基于Open CV的GUI工具，操作响应时间<0.5秒；
客户评价：系统应用于汽车生产线，人工复检工作量减少70%，缺陷漏检率为0。
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