https://www.gitpp.com/iseealg/project-gpp-ai-platform
技术栈
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前端：Vue 3 + Vite + Quasar -
可视化：ECharts工业大屏版 -
图像处理：OpenCV -
深度学习：TensorFlow/PyTorch/ONNX -
数据存储：IndexedDB -
设备通信：WebSocket + OPC UA
核心功能
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实时视频流预览与检测 -
检测结果瀑布流展示 -
质量统计看板 -
历史记录查询与管理 -
标注数据管理与样本库版本控制 -
模型训练与性能监控
项目特点
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实时性：单张检测耗时<2秒 -
准确性：字符识别率≥99.5% -
追溯性：所有检测记录可存储6个月 -
工业级UI：符合工业软件设计规范 -
设备集成：支持PLC/OPC UA/MES系统对接
DPQQ开源AI平台深度解析：工业低代码计算机视觉系统的革新实践
项目定位与核心架构
DPQQ是专为工业场景设计的低代码计算机视觉平台，通过模块化架构实现“采集-标注-训练-检测”全流程闭环。平台采用前后端分离技术栈：前端基于Vue 3+Vite+Quasar构建工业级UI，符合ISO 13849等安全设计规范；后端集成TensorFlow/PyTorch/ONNX多框架支持，配合OpenCV实现图像预处理，数据存储采用IndexedDB实现本地化缓存，设备通信通过WebSocket+OPC UA协议对接PLC/MES系统。
四大核心模块功能详解
- 智能图像采集模块
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支持工业相机、视频流、历史图像库多源输入，内置RTSP协议解析器可实时接入50+路视频流 -
动态参数配置：曝光补偿、ROI区域裁剪、多尺度采样，适应不同光照/距离场景 -
硬件集成：通过OPC UA直接读取PLC信号触发采集，实现与生产线的同步控制 - 高精度检测引擎
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核心算法：基于YOLOv7优化模型实现<2秒/张的实时检测，字符识别采用CRNN+Attention机制达到99.5%准确率 -
检测模式：支持缺陷定位、OCR字符识别、尺寸测量、颜色分类等多任务并行 -
输出可视化：检测结果瀑布流展示，支持热力图追溯缺陷位置，质量统计看板实时更新良率/缺陷分布 - 数据标注与样本管理
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标注工具：支持多边形、矩形、关键点标注，内置智能标注辅助（如边缘检测自动框选） -
样本库版本控制：采用Git-like版本管理，支持标注数据的回滚、分支与合并，确保数据可追溯性 -
数据增强：内置随机裁剪、旋转、噪声注入等12种增强策略，提升模型泛化能力 - 自动化训练与监控
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训练流程：支持迁移学习微调，内置预训练模型库（如ResNet-50、EfficientNet-B0） -
性能监控：实时绘制损失曲线、mAP指标、推理耗时，支持训练中断自动保存Checkpoint -
模型导出：生成ONNX/TensorRT格式，兼容NVIDIA Jetson等边缘计算设备
工业级价值体现
- 降本增效
：低代码特性使企业无需专业AI团队即可部署检测系统，某电子厂案例显示部署周期从3个月缩短至2周，年节约人力成本超百万元 - 质量管控
：高精度检测确保产品出厂质量，某汽车零部件厂商应用后缺陷漏检率降低至0.1%，年减少质量索赔损失超500万元 - 合规追溯
：6个月检测记录存储满足ISO 9001等质量体系要求，支持审计时快速调取历史数据 - 系统集成
：通过OPC UA与MES/ERP系统联动，实现从检测到生产调度的闭环控制，某食品包装企业应用后生产线效率提升20%
典型应用场景
- 制造业质检
：3C产品表面缺陷检测、PCB电路板元件识别、纺织品瑕疵定位 - 智慧仓储
：快递面单OCR识别、货架库存自动盘点、AGV视觉导航 - 能源监控
：光伏板表面污损检测、输电线路异物识别、管道泄漏热成像分析 - 智能安防
：工厂周界入侵检测、员工安全帽佩戴识别、危险区域越界报警
技术扩展与生态
平台支持插件化扩展，已实现案例包括：
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集成TensorRT加速推理引擎，在Jetson AGX Orin上实现10路视频流同步处理 -
开发WebAssembly插件支持浏览器端轻量化推理 -
对接阿里云IoT平台实现云端-边缘协同训练
DPQQ通过低代码、高精度、工业级的特性，正在重塑工业视觉检测的部署范式，特别适合需要快速验证、控制成本、保障数据安全的制造企业，成为工业4.0时代智能质检的核心基础设施。
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