SKU 颜色分选：验收与未知物品分流

目的与适用边界

分别评估已知类别的覆盖情况、新物品的处理和实物分流的对应关系，而不是只报告一个好看的颜色准确率数字。

本教程给出的是一套工程评估方法，而不是可直接运行的产品认证。Deyi Vision 目前公开的 PC 示例，涵盖的是在已确认的样品图像上运行 EAN-13 的工作流。工程代码中的原生 OCR 和检测部分，使用前必须对照已安装的运行环境、已绑定的模型和任务逐一核实。浏览器模板并不能证明可以在浏览器中执行：规划中的 OpenCV.js 后端需要单独验证。云端识别须明确批准图像范围、服务提供方、模型和费用。评审归档包不是可执行的发布包。相机、固件和驱动的兼容性需另行核查。下文所有记录表中的数值均为假设值，不是 Deyi Vision 的测量结果，也不是客户的结果。

准备证据

冻结类别、未知项策略、掩膜和所有 SKU 映射，同时准备一组独立样品集。先从输出仿真和有人监督的分流开始；尚不支持的执行路径要保持禁止。明确以哪个时间戳作为期限的起点，哪个应答可以证明已完成。把排队和通信延迟与图像处理时间一起保存，这样快速的算法就不会掩盖产线结果的迟到。间隔用单调时钟计时；各设备使用不同时钟时，另行记录并说明时钟之间的映射关系。要记录尾部延迟、缺失的结果和重连行为，而不只是平均值。新配方不得重新解释尚在处理中的结果；要么按记录的版本处理完，要么执行约定的禁止流程。输出序列、产品位置和确认信息要放在一起保存。验收记录应区分三件事：分类正确、通信成功、实物分流已被确认。颜色分选与 SKU 识别回答的是不同的问题。某个颜色区域可能与红色参考相符，而该物品的尺寸、标签或包装规格却是错的。要先明确该任务是按实物颜色分选、核对预期的 SKU，还是两项独立的检查都要做。使用通道顺序已知的彩色图像，并把曝光、白平衡和光源光谱写入配方。要测试可接受的各批材料、光泽表面、阴影和外来产品，而不是只测一张干净的参考色卡。饱和度低时色相不可靠，而被截断的高光会丢掉算法无法还原的信息。未知、无法观察和混色的物品需要有明确的分流去向。若语义 SKU 识别使用了模型，要把该模型与颜色阈值分开验证，并且在向云端传输任何数据之前先取得批准。把判定结果接到执行机构之前，先写好产线接口约定。定义采集标识、配方版本、结果状态、期限、应答，以及缺失数据或迟到数据的处置方式。先在输出被禁止的情况下演练握手，再按工厂的验收规程进行有人监督的产线试验。每次运行都从同一个已定义的事件开始计时；只算处理时间，会漏掉排队、传输和输出延迟。重复出现的产品标识符不是唯一的帧标识符。在仍有未完成任务的情况下，测试停止、重启、重连和配方切换。保留完整的序列，使被剔除的零件能够追溯到支撑这次剔除动作的证据。

操作步骤

1. 建立带有明确“未知”列的混淆记录，并保留全部缺失、Review 和错误的结果。
2. 颜色一致性要独立于语义 SKU 身份来评估；颜色相同并不等于产品相同。
3. 发送事件 ID、类别或未知原因和版本，然后核实应答及受监督的实际去向。
4. 人为注入含糊的颜色、未见过的 SKU、缺帧和迟到的响应；确认走的是声明的未知或禁止路径，而不是被替换成相近的已知类别。

解读试验结果

假设的样品集有 20 件红色、20 件蓝色和 10 件新物品。已知类别的分流覆盖了 40 件中的 37 件，即 92.5%；这不能作为整体准确率的结论。对于新物品，10 件中有 2 件被错误地归入已知类别，即 20%。保持这些错误可见，才能发现只报告成功的已知分流时所隐藏的故障。

记录表

known_coverage = (18 + 19) / (20 + 20) = 37 / 40 = 92.5%
novel_wrong_known = (1 + 1) / 10 = 2 / 10 = 20%
N = 20 + 20 + 10 = 50

两个工程视角

故障诊断

• 漏掉未知项的仪表盘，会使表面上的性能被夸大。
• 类别正确但对应错了事件或实物料箱，即使图像分类本身正确，验收仍然不合格。

验收与交接

已知类别、新物品拒识、全部事件的完整核算和实际分流处理，各项都要按约定的限值逐项验收。记录表只是演示指标如何计算；只有独立的真实样品和有人现场见证的产线证据，才能确立实际部署后的结果。

将源图像、预期判定、确切的版本和完整的结果记录放在一起保存。在选定最终参数之前，先冻结评估集。如果这些答案后来被用于调整工作流，就把该集合标记为开发数据，并另取一组新的独立验收集。要让 Review、NoResult、执行错误和采集缺失一直计入分母；不要通过筛掉记录行把它们变成合格。把可复现的失败案例与成功样例一并保存。交接材料应写明：谁有权更改配方，如何恢复先前已批准的版本，以及在验收之前哪些设备输出仍保持禁止。仅凭软件结果，不能证明运动中的实物零件到达了正确的目的地。