Spark 可以用一台相机检查多个 SKU 吗？

是的，当产品和所需的功能可以从该相机位置充分成像时。检查可以使用共享培训、单独的配方或两者兼而有之。零件尺寸或视角的变化仍然需要光学或机械调整。

每个产品变体都需要单独的型号吗？

不一定。如果训练包括它们的有效外观并且评估确认了所需的结果，则相关变体可以共享模型。使用单独的配方或模型来管理不同的几何形状或验收标准可能会更清晰。

应该为应用程序指定并验证这一点。规划明确的方法来识别活动产品并选择正确的检查。不要假设对多种产品的培训可以建立自动工作选择。

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围绕您工作站运行的每个产品混合搭配 Spark 的十种人工智能和基于规则的工具。您的团队构建配方并配置每个 SKU 的区域、验收规则和培训数据。随着产品组合的变化，使用保存的生产图像来检查和完善支持的工具。

说明性渲染。紫色覆盖层显示检查区域。

列出对检查重要的差异。有些变化是可以接受的，例如供应商的表面处理发生变化，而装配要求保持不变。其他人改变了验收标准：四位连接器和六位连接器需要不同的计数目标。将这两种情况视为一个问题会使检查更难以维护。

对于每个 SKU，确定要检查的特征、预期结果以及该特征在图像中出现的位置。共享功能可以为相关作业提供起点，而特定于产品的设置则捕获更改。围绕产品系列组织检查可以更轻松地解释转换并随着产品范围的扩大维护检查。

培训教会检查工具它应该识别的外观。包括工具将遇到的有效饰面、方向和组件变化。当应用相同的视觉检查时，相关产品可能共享训练集。这使您可以考虑整个系列的正常差异，而无需将每个可接受的外观视为不同的质量问题。分别测试每个变体。

配方定义了检查的运行方式。几何形状、所需组件、检查区域或预期文本的变化可以证明单独的配方是合理的。就生产线集成期间如何选择正确的配方达成一致。仅凭产品多样性并不能证明相机可以在没有外部指令的情况下识别每个 SKU 或开关检查。

共享站可以回答有关同一产品的多个问题。对于连接器组件，对准可以在计数检查可见端子之前定位外壳。然后打印代码检查可以读取标识符。组合相关工具可将这些检查保留在配方中，并提供显示哪些要求通过或失败的结果。

从您需要捕获的缺陷开始逆向工作。如果两个变体具有相同的计数但末端位置不同，则仅计数将无法建立正确的组装。检查必须查看相关位置或显着特征。以这种方式选择检查可以防止令人信服的演示忽视实际的生产要求。

对范围内的每个 SKU 运行已知良好和已知缺陷样品。保留一组单独的图像进行评估，以便测试包含模型在训练期间未看到的示例。按产品查看结果。大量运行简单的变体可能会隐藏不太常见的变体的问题。

在验收测试中包括完整的转换：选择下一个作业，验证其设置，呈现正确的部件，并呈现不正确的部件。在相机连接到生产决策之前记录预期行为。当另一个 SKU 稍后到达时，对其新功能重复此过程，并再次检查现有产品。

Spark 可以用一台相机检查多个 SKU 吗？: 是的，当产品和所需的功能可以从该相机位置充分成像时。检查可以使用共享培训、单独的配方或两者兼而有之。零件尺寸或视角的变化仍然需要光学或机械调整。
每个产品变体都需要单独的型号吗？: 不一定。如果训练包括它们的有效外观并且评估确认了所需的结果，则相关变体可以共享模型。使用单独的配方或模型来管理不同的几何形状或验收标准可能会更清晰。
Spark会自动识别SKU并更改配方吗？: 应该为应用程序指定并验证这一点。规划明确的方法来识别活动产品并选择正确的检查。不要假设对多种产品的培训可以建立自动工作选择。

分享代表性变体、每种变体所需的检查以及您的转换过程。我们可以研究摄像机需要看到什么以及如何组织检查。