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机器视觉可行性核查
您的检测问题是否适合用 Computer Vision 解决？
在摄像头靠近产线之前，先描述缺陷、零件、节拍时间以及您目前的检测方式。评审由工程师亲自完成（不使用自动化表单），结果包括可行性分级、确认该分级所需的样本图像，以及您所处环境特有的成像风险。
核查我的检测应用场景查看全部概念验证项目检查内容
适用于听说过 Computer Vision 能发现人工检测员遗漏的缺陷，但尚不清楚自身的具体缺陷类型、零件几何形状和产线速度是否是现实可行的候选场景，也不清楚要弄清这一点实际需要做什么的质量或工程团队。
我们的工作
- 评审您对应用场景的描述、缺陷类型、节拍时间和当前检测方法。
- 将成像环境（光照、振动、零件姿态、产线速度）与基于摄像头的系统稳定运行所需条件进行比对评估。
- 如实分类该机会：有前景、需要先做受控图像研究、或信息尚不充分。
- 如果仅凭表单无法判定，明确说明需要哪些样本图像或一次简短现场访问才能确认分类结果。
需要您提供的内容
- 您希望检测的缺陷或状况描述，以及它出现在哪个零件或产品上。
- 当前的节拍时间和检测方法：人工、现有传感器、抽样比例。
- 是否已有缺陷的示例图像，大致数量是多少。
- 成像环境描述：光照、产线速度、零件姿态、可用的安装空间。
您将获得的成果
- 一个可行性分级：有前景、需要受控图像研究、或信息不足。
- 从分级推进到确定结论所需的样本图像数量和类型。
- 您产线特有的成像风险，即在实践中导致 CV 项目失败的那些因素（光照不一致、反光表面、零件移动）。
- 建议的下一步：推进到 Computer Vision PoC、先做一次小规模图像研究，或若 CV 并不合适，转向完全不同的方案。
本评估不作的承诺
本核查绝不会仅凭表单自动判定可行性。每份提交都由具备资质的工程师评审，"信息不足"是一个合理且常见的结果。这意味着诚实的下一步是做一次简短的图像研究，并不等于被拒绝。
后续对应的概念验证（PoC）
常见问题
我需要发送真实的生产图像给你们吗？
只有在您已经有一些的情况下才需要。发送几张具有代表性的图像（去除机密品牌或产品标识信息）能加快评审速度。如果您没有，可以改为描述缺陷和环境；这通常就足以作出初步分类。
"需要受控图像研究"具体是什么意思？
这意味着仅凭描述无法确认可行性，通常是因为光照、零件差异或缺陷的细微程度必须亲眼看到才能判断。建议的下一步是在您的产线上做一次简短、界定明确的图像采集，然后再投入完整的 PoC。
这和 Computer Vision PoC 是一回事吗？
不是。这是在做出那项投入承诺之前的免费资格核查步骤。PoC 本身会安装摄像头、针对您的产线构建并验证模型，并在真实生产零件上测量按类别的精确率和召回率、误放行与误拦截。
申请这个概念验证
请描述您设想的范围，我们会以书面 PoC 方案回复：接入哪些内容、贵方提供什么、成功如何衡量，以及最终的决策形态。
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