工业涂胶视觉检测系统

企业服务行业细分软件案例ID：249719

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案例介绍

作品介绍：

本作品是一套面向工业生产线的汽车涂胶质量在线视觉检测系统，用于替代人工目检，对车身/零部件涂胶工序的胶线宽度、断胶、偏移等质量指标进行全自动判定，广泛应用于焊装车间涂胶枪位等场景。

【核心功能】
1、多相机采集与双运行模式：支持多相机（3相机/多枪位）工业图像采集，具备"真实拍照"与"本地图像模拟"两种模式，无硬件环境也可完整演示与调试；相机文件夹记忆、模拟批次自动恢复，重启不丢。
2、检测规划（54测点ROI管理）：可视化配置检测项目、VIN码、批次、胶枪与测点区域，每个测点独立设定胶宽标准（min-max）、偏移、断胶格数等判定参数，即改即用。
3、AI智能判定：基于深度学习ONNX模型+CUDA GPU加速，逐测点自动输出胶宽（最粗/最细）、断胶、偏移判定结论，单帧检测毫秒级完成；未检测到胶水、连续断胶等异常自动识别。
4、四色结果可视化：合格绿色、断胶红色、胶细黄色、过粗紫色，测点栏、实物图检测框、结果图边框全链路统一配色，检测结果一目了然；新一轮检测开始自动复位逐点重新点亮。
5、PLC与IO对接：接收PLC开始拍照信号触发检测，IO状态实时监控，可直接对接现场产线；检测完成结果自动回传。
6、数据统计与追溯：检测历史按时间/项目/VIN码多维查询，当班统计报表、NG率分析、Excel导出，支持单车VIN码质量追溯。
7、安全与授权：登录鉴权、密码加密存储、软件授权管理（AES加密），防止非授权使用。
8、绿色版交付：Cython源码加密+PyInstaller打包，免安装、双击即用，便于现场部署。

【技术栈】
Electron + Vue3（前端） / Python Flask（后端） / ONNX Runtime + CUDA（AI推理） / OpenCV（图像处理） / Cython + PyInstaller（代码加密与打包）

【我负责的角色】
本人独立完成全部开发工作，包括：需求分析与现场调研、软件总体架构设计、前端界面与交互开发、后端检测服务与算法集成、PLC/相机硬件对接调试、数据库与统计报表设计，以及打包加密与交付部署，全部由本人一人完成。