Quy trình AI đo kích thước và ràng buộc hiệu chuẩn

Nhiệm vụ kiểm tra

Tạo hình học quan sát trước đo hiệu chuẩn. Đường native chuẩn bị cần hiệu chuẩn và liên kết tài liệu đã duyệt; mô hình không tạo phê duyệt. AI đề xuất cạnh hoặc khớp cho phát triển, không đổi đơn vị, mặt phẳng hay dung sai để tăng kết quả.

Điều kiện ban đầu và mẫu đối chứng

Định nghĩa kích thước vật lý, chuẩn gốc, mặt phẳng cho phép và đơn vị trước khi xử lý cạnh. Cung cấp chuẩn có truy xuất và đáp án kích thước độc lập. Đường bao nhìn thấy hay chiều dài pixel chưa phải phép đo đã hiệu chuẩn. Đường đo native có chuẩn bị hiện tại gắn hiệu chuẩn với tài liệu đã phê duyệt; thiếu quyền, sai định danh hoặc mặt phẳng không hợp lệ phải ngăn kết quả vật lý hợp lệ. Nghiệm thu thiết bị và sản xuất phụ thuộc từng lắp đặt.

Chọn cấu hình camera

Với đo cạnh phẳng, so sánh ống kính méo thấp với cấu hình viễn tâm khi biến thiên chiều cao đổi phối cảnh. Chọn cảm biến vùng ảnh phân giải được cạnh trên toàn vùng nhìn cần thiết. Chiều cao và biên dạng cần cấu hình 3D đã xác minh, không phải hệ số đổi pixel sang milimét. Đổi ống kính, lấy nét, vị trí camera hay mặt phẳng đo cần xem lại hiệu lực hiệu chuẩn.

Thực hiện phép thử có kiểm soát

Tạo quy trình cơ sở nhỏ nhất có thể quan sát trước khi nhờ AI đề xuất thay đổi. Cố định ảnh gốc, vùng quan tâm, đáp án và định danh môi trường chạy; xem đầu ra trung gian chứ không chỉ đèn kết quả. Cách làm hiện tại của Deyi Vision cho phép so sánh ứng viên trên dữ liệu phát triển có phiên bản. Gợi ý AI là đề xuất cần xem xét, không phải dung sai đã được người vận hành phê duyệt hay phép đo vật lý đã xác minh.

1. Xem pixel nguồn và hình học trích.
2. Xác minh hiệu chuẩn và mặt phẳng trước đổi đơn vị.
3. So một ứng viên cạnh trên chuẩn phát triển.
4. Giữ sai hiệu chuẩn hoặc thiếu hình học không có giá trị.

Ghi lại bằng chứng

Ghi hình học pixel, giá trị, đơn vị, hiệu chuẩn và trạng thái riêng.501 px ×0.02 mm/px =10.02 mm là ví dụ tỷ lệ hằng hợp lệ, không tự hiệu chuẩn.

Xem chuỗi phụ thuộc trước ứng viên. Ảnh khớp cỡ, pixel, ánh xạ; hình học chỉ điểm/cạnh thật trong vùng; hiệu chuẩn/liên kết duyệt khớp quy trình, trạm, camera, mặt phẳng. Sau đó diễn giải giá trị theo đơn vị và dung sai người duyệt. Giữ hợp lệ mỗi bước. Thiếu phụ thuộc không yêu cầu AI tạo tỷ lệ mà từ chối kết quả hợp lệ. Lưu lý do với ảnh để thấy đoạn thiếu.

Chẩn đoán trường hợp lỗi

AI nêu milimét thuyết phục có thể thiếu bằng chứng. Loại đoán và hiệu chuẩn không khớp. Thiếu hình học là xem xét, không 0; thiếu duyệt phải dừng đường đo.

Xác minh độc lập

So sánh cơ sở không đổi và một ứng viên trên cùng mẫu phát triển. Giữ lỗi và kết quả chưa kết luận trong tổng mẫu. Có thể đưa ảnh khó vào tập xem xét có giới hạn, nhưng nhãn dự đoán vẫn chưa xác nhận cho đến khi có người kiểm tra. Nếu mô hình cần dịch vụ cục bộ hoặc quyền gửi ảnh ra ngoài, thiếu khả năng đó phải dừng chạy, không tự thay môi trường phía sau.

So chuẩn đo độc lập, giữ bất định và dung sai gốc. OpenCV.js trình duyệt chưa là thay thế đã xác minh cho chuỗi native chuẩn bị.

Giới hạn AI vào đổi hình học phát triển có giải thích. Mỗi ảnh đổi kích thước hiển thị điểm cũ/mới trong gốc; giữ hiệu chuẩn, đáp án và dung sai. Phương pháp cần môi trường khác xác minh trước và ghi ID mới. Thử thiếu hình học/sai bối cảnh cùng thành công. Không thưởng thay xem xét bằng đoán hoặc chỉ báo chuẩn dễ. Giữ mọi lần/thất bại và lý do. Chỉ cố định độc lập khi nguồn gốc phép đo có thể tái lập. Gói xem không là phát hành chạy đủ hay phê duyệt triển khai.

Tiếp tục bàn giao kỹ thuật

Lưu đồ thị, tham số, phụ thuộc và phép so sánh phát triển. Không cho AI điều chỉnh tiếp cận đáp án nghiệm thu độc lập. Gói xuất phục vụ xem xét chỉ là bằng chứng, không phải gói phát hành chạy được hoàn chỉnh hay chứng nhận phê duyệt. Chạy trên trình duyệt, chất lượng mô hình đám mây và kích hoạt gói thực thi cần xác minh riêng.

Lưu ảnh gốc cùng bản ghi kết quả tương ứng.