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前言

这几年人工智技术可以说是大放异彩，特别是以深度学习为基础的计算机视觉技术在自动驾驶和人脸识别上取得了突破性的进展。而在工业制造领域里，也提出了工业4.0的想法。由于流水线的生产方式已经使用了上百年了，大部分手工步骤都已经被机器所代替，由于传统的机器不具备判断能力，所以现在工业制造里还存在着大量的品质检测岗位，这就需要人工智能发挥作用了。对于这个问题，个人想法是使用计算机视觉技术进行工业检测。第一个想到的就是使用现在最火的深度学习去训练缺陷模型，但是问题来了，哪来的数据，要训练多少个模型（本人是从事汽车生产的，从一块板料到一辆汽车的整个过程有上百个品质类型需要检测）。最后个人的 解决方案是使用传统计算机视觉处理技术进行检测，其实现今的工业制造品质检测大部分都是比较简单的，少部分是复杂的，复杂的部分再使用深度学习训练模型。而整个实现方案已经在gitee上进行开源（项目名为Easy CV，还在项目初期，未完善！），大家有兴趣的可以点击！

一、Easy CV是什么？

使用python的pyqt5把OpenCV算子图形化而开发出的图片处理软件，使用此软件可以编写各种的工业零件缺陷检测程序，降低图片处理的门槛，也增加了图片处理的灵活性，最终代替人眼完成各种简单的检测工作。

二、使用步骤

1.启动软件

2.点击Insert Image按钮，插入需要处理的图片

3.点击需要使用的功能，然后调整参数，点击键盘的esc键进行功能确认，或者鼠标点击窗口的关闭按钮取消功能

4.最后的找到零件上的焊点（也可以编写其他程序找到零件上的红色半球）

三、后期功能改进

1.丰富软件架构，增加存储层，把图片处理的每一个步骤进行存储，最后生成可重复编辑和运行的程序文件

2.增加图片处理的功能，在现有功能的基础上，添加更多的opencv图片处理算子

3.进行软硬件的对接，增加与硬件对接的api接口，实现工业缺陷检测的可能性

4.添加用户的个性化设置，并对设置数据进行存储。

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