整车视觉检测
基于AI的整车视觉检测系统
覆盖 20+ 配置项的整车视觉检测系统，已在 3 条产线落地，整车识别合格率达到 95% 以上。
李宝帅 / libaoshuai
AI Engineer
Building AI Systems for Manufacturing.
I design, train, integrate, and deploy vision inspection and manufacturing quality prediction systems.
4 years of manufacturing digitalization and quality engineering practice.
3+
production lines
20+
configuration items
95%+
vehicle recognition pass rate
2
core AI projects
Featured Work
Two core projects validated in production.
制造质量预测
螺栓扭矩质量预测系统
从生产数据库自动抽取扭矩数据，完成特征处理、风险分级预测和异常预警，支撑质量追溯闭环。
规划设计：依据实时检测需求，规划工业相机部署位置、拍摄角度、触发逻辑和系统整体架构，形成实施方案。
图像采集：使用海康 MVS 配置相机参数，固定触发方式与进光量，保证不同班次和车辆通过时的图像质量一致性。
系统链路：使用 Python 完成相机触发、图像传输和边缘端推理，并将推理结果与 MES 配置自动比对。
模型训练：使用 X-AnyLabel 批量标注图像，基于 PyTorch 训练 YOLO 模型，转换为 ONNX 后部署到边缘端。
Impact
替代 3 名检验员的重复目视检查工作，整车识别合格率达到 95% 以上。
PythonPyTorchYOLO海康 MVS SDKONNXFlaskMES API