工业视觉检测

行业场景
制造产线对产品表面缺陷（划痕、凹坑、污渍等）长期依赖人工目检，存在标准不一、易疲劳漏检、难以量化统计的问题。客户希望在产线部署自动视觉检测，并能在不同产品/工艺间快速切换检测逻辑。本项目提供已上线的表面缺陷检测能力，以及一套可灵活配置的新一代检测架构，降低换型与维护成本。
功能介绍
1. 图像采集：相机触发/同步采集，支持产线节拍对接与图像预处理（ROI、校正、增强）。
2. 缺陷检测：基于深度学习模型推理（边缘侧 ONNX / TensorRT 加速），输出缺陷类别、位置与置信度。
3. 服务接口：FastAPI 提供检测接口与任务管理，便于与上位机/MES 对接。
4. 可视化看板：Vue3 看板展示实时检测结果、缺陷分布统计与历史追溯。
5. 可配置架构：新一代检测逻辑配置化（模型、阈值、ROI、判定规则），换型只需改配置而非改代码。
项目实现
我负责从相机接入、模型推理到后端接口与前端的整体打通：实现采集—推理—上报—可视化链路，并把检测流程抽象为可配置管线，使新产品的检测规则通过配置落地。已上线版本稳定运行于客户产线；新一代架构进一步降低了换型与二开成本，可作为工业视觉检测能力的核心证据。