(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(22)申請日2025.05.08GO6V9/48(2006.01)及程序產(chǎn)品中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖響應(yīng)于產(chǎn)品溯源申請，確定待溯源產(chǎn)品的檢測類型響應(yīng)于產(chǎn)品溯源申請，確定待溯源產(chǎn)品的檢測類型~S101待檢工序圖像，輸入待檢工序圖像至并行檢測通道進21.一種產(chǎn)品良品的視覺識別方法，其特征在于，響應(yīng)于產(chǎn)品溯源申請，確定待溯源產(chǎn)品的檢測類型；所述檢測類型包括過程檢測請求或終檢請求；在所述檢測類型為所述過程檢測請求時，獲取觸發(fā)檢測的異常工序信息；計算各個已完成工序和所述異常工序的工藝關(guān)聯(lián)度，并基于所述工藝關(guān)聯(lián)度對所述各個已完成工序進行排序，生成待檢測序列；在所述檢測類型為所述終檢請求時，提取所述待溯源產(chǎn)品的缺陷特征數(shù)據(jù)；基于所述缺陷特征數(shù)據(jù)，從工藝流程數(shù)據(jù)庫中確定相關(guān)聯(lián)的工序集合，并排序生成待檢測序列；啟動多個并行檢測通道，并從所述待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，輸入所述待檢工序圖像至所述并行檢測通道進行檢測；在所述并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，更新所述待檢測序列，并獲取更新后的待檢測序列中的首位工序圖像進行檢測；在所述并行檢測通道檢測到工序異常時，將對應(yīng)工序確定為異常工序，并停止所有所述并行檢測通道的檢測。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述響應(yīng)于產(chǎn)品溯源申請，確定待溯源產(chǎn)品的檢測類型的步驟之前，所述方法還包括：獲取產(chǎn)品生產(chǎn)流程中多個監(jiān)控設(shè)備的產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)；對所述產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)進行特征識別，確定產(chǎn)品特征值偏離預(yù)設(shè)閾值范圍的標記產(chǎn)品，在預(yù)設(shè)等待時間之后，或接收到用戶查看所述異常提示信息之后輸入的產(chǎn)品溯源指令3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，更新所述待檢測序列，并獲取更新后的待檢測序列中的首位工序圖像在所述并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于所述當前工序生成檢測通過數(shù)據(jù)；基于所述檢測通過數(shù)據(jù)，去除所述待檢測序列中的關(guān)聯(lián)工序，得到待檢優(yōu)化序列；對所述待檢優(yōu)化序列進行重新排序，并獲取排序后的首位工序圖像至所述并行檢測通道進行檢測。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于所述當前工序生成檢測通過數(shù)據(jù)的步驟之后，所述方法還包括：在其他的并行檢測通道完成對應(yīng)的當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于對應(yīng)的當前工序檢測更新所述檢測通過數(shù)據(jù)。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述檢測通過數(shù)據(jù)，去除所述待檢測序列中的關(guān)聯(lián)工序，得到待檢優(yōu)化序列的步驟之前，所述方法還包括：獲取所述當前工序的所述檢測通過數(shù)據(jù)的置信度數(shù)值；在所述置信度數(shù)值低于預(yù)設(shè)置信閾值時，獲取所述待檢測序列的首位工序至所述并行檢測通道進行檢測，并將所述當前工序添加至待檢測序列的首位。36.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述啟動多個并行檢測通道，并從所述待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，輸入所述待檢工序圖像至所述并行檢測通道進行檢測的步驟，具體包括：啟動多個并行檢測通道，獲取各個所述并行檢測通道對應(yīng)的硬件參數(shù)信息；根據(jù)所述硬件參數(shù)信息對各個所述并行檢測通道進行算力分級，得到算力分級結(jié)果；從所述待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，并計算所述待檢工序圖像的預(yù)計檢測時長；基于所述算力分級結(jié)果和所述預(yù)計檢測時長，對所述待檢工序圖像進行通道分配。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述并行檢測通道檢測到工序異常時，將對應(yīng)工序確定為異常工序，并停止所有所述并行檢測通道的檢測的步驟之后，所述方法還包括：獲取所述異常工序的檢測圖像和檢測參數(shù)，生成異常分析報告；基于所述異常分析報告生成異常檢測結(jié)果和參數(shù)調(diào)整建議，并接收用戶輸入的工藝調(diào)整指令；根據(jù)所述工藝調(diào)整指令對所述異常工序的生產(chǎn)設(shè)備進行工藝參數(shù)調(diào)整。8.一種視覺識別系統(tǒng)，其特征在于，所述視覺識別系統(tǒng)包括：一個或多個處理器和存儲器；所述存儲器與所述一個或多個處理器耦合，所述存儲器用于存儲計算機程序代碼，所述計算機程序代碼包括計算機指令，所述一個或多個處理器調(diào)用所述計算機指令以使得所述視覺識別系統(tǒng)執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項所述的方法。9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，包括指令，其特征在于，當所述指令在視覺識別系統(tǒng)上運行時，使得所述視覺識別系統(tǒng)執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項所述的方法。10.一種計算機程序產(chǎn)品，其特征在于，當所述計算機程序產(chǎn)品在視覺識別系統(tǒng)上運行時，使得所述視覺識別系統(tǒng)執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項所述的方法。4技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種產(chǎn)品良品的視覺識別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。背景技術(shù)噴漆、質(zhì)量檢測等多個工序環(huán)節(jié)。隨著筆記本電腦市場需求的持續(xù)增長，生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大，各工序的生產(chǎn)效率和質(zhì)量管控要求也隨之提高。在實際生產(chǎn)過程中，由于工序環(huán)節(jié)眾多且工序間存在相互關(guān)聯(lián)性，一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，需要快速定位問題工序并采取相應(yīng)措施，以確保生產(chǎn)線的持續(xù)高效運行。[0003]相關(guān)技術(shù)中，會在筆記本外殼生產(chǎn)線上設(shè)置多個檢測點，由檢測人員按照預(yù)設(shè)的檢測規(guī)程對產(chǎn)品進行檢查，發(fā)現(xiàn)異常時記錄相關(guān)信息并分析可能的原因。同時，在關(guān)鍵工序安裝自動檢測設(shè)備，對產(chǎn)品外觀、尺寸等參數(shù)進行實時監(jiān)測，并將檢測數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中用于后續(xù)分析。[0004]然而，在生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大的情況下，特別是在產(chǎn)線較長的情況下，由于各工序之間存在工藝關(guān)聯(lián)性，某個工序的問題會傳遞到后續(xù)工序，基于視覺識別進行問題定位的效發(fā)明內(nèi)容[0005]本申請?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品良品的視覺識別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用于提高基于視覺識別進行問題定位的效率。[0006]第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品良品的視覺識別方法，應(yīng)用于視覺識別系統(tǒng)，該方法包括：響應(yīng)于產(chǎn)品溯源申請，確定待溯源產(chǎn)品的檢測類型；該檢測類型包括過程檢測請求或終檢請求；在檢測類型為過程檢測請求時，獲取觸發(fā)檢測的異常工序信息；計算各個已完成工序和異常工序的工藝關(guān)聯(lián)度，并基于工藝關(guān)聯(lián)度對各個已完成工序進行排序，生成待檢測序列；在檢測類型為終檢請求時，提取待溯源產(chǎn)品的缺陷特征數(shù)據(jù)；基于缺陷特征數(shù)據(jù)，從工藝流程數(shù)據(jù)庫中確定相關(guān)聯(lián)的工序集合，并排序生成待檢測序列；啟動多個并行檢測通道，并從待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，輸入待檢工序圖像至并行檢測通道進行檢測；在并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，更新待檢測序列，并獲取更新后的待檢測序列中的首位工序圖像進行檢測；在并行檢測通道檢測到工序異常時，將對應(yīng)工序確定為異常工序，并停止所有并行檢測通道的檢測。[0007]在上述實施例中，視覺識別系統(tǒng)能夠確定檢測類型，在過程檢測時基于工藝關(guān)聯(lián)度優(yōu)化檢測順序，在終檢時利用缺陷特征數(shù)據(jù)抽檢相關(guān)工序，并通過啟動多個并行檢測通道同時處理排名靠前的工序圖像，在檢測通過時動態(tài)更新序列，在發(fā)現(xiàn)異常時及時停止檢測，顯著提高了問題定位效率，減少了不必要的檢測資源浪費。[0008]結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，在響應(yīng)于產(chǎn)品溯源申請，確定待溯5源產(chǎn)品的檢測類型的步驟之前，該方法還包括：獲取產(chǎn)品生產(chǎn)流程中多個監(jiān)控設(shè)備的產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)；對產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)進行特征識別，確定產(chǎn)品特征值偏離預(yù)設(shè)閾值范圍的標記產(chǎn)品，并生成異常提示信息；在預(yù)設(shè)等待時間之后，或接收到用戶查看異常提示信息之后輸入的產(chǎn)品溯源指令時，生成產(chǎn)品溯源申請。[0009]在上述實施例中，視覺識別系統(tǒng)實時獲取多個監(jiān)控設(shè)備的產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)，對特征值進行預(yù)設(shè)閾值比對，及時發(fā)現(xiàn)異常并生成提示信息，通過在預(yù)設(shè)等待時間或用戶確認后自動觸發(fā)溯源申請，實現(xiàn)了異常的早期預(yù)警和快速響應(yīng)。[0010]結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，該在并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，更新待檢測序列，并獲取更新后的待檢測序列中的首位工序圖像進行檢測的步驟，具體包括：在并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于當前工序生成檢測通過數(shù)據(jù)；基于檢測通過數(shù)據(jù)，去除待檢測序列中的關(guān)聯(lián)工序，得到待檢優(yōu)化序列；對待檢優(yōu)化序列進行重新排序，并獲取排序后的首位工序圖像至并行檢測通道進行檢[0011]在上述實施例中，視覺識別系統(tǒng)在檢測通過時生成檢測通過數(shù)據(jù)，并據(jù)此動態(tài)去除待檢測序列中的關(guān)聯(lián)工序，對優(yōu)化序列重新排序，這種基于檢測結(jié)果的序列優(yōu)化機制，避免了重復(fù)檢測，提高了檢測效率，同時保證了檢測的完整性和準確性。[0012]結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，在并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于當前工序生成檢測通過數(shù)據(jù)的步驟之后，該方法還包括：在其他的并行檢測通道完成對應(yīng)的當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于對應(yīng)的當前工序檢測更新檢測通過數(shù)據(jù)。[0013]在上述實施例中，視覺識別系統(tǒng)支持多個并行檢測通道同時更新檢測通過數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了檢測結(jié)果的實時匯總，提高了系統(tǒng)的并發(fā)處理能力，加快了問題定位速度。[0014]結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，在基于檢測通過數(shù)據(jù)，去除待檢測序列中的關(guān)聯(lián)工序，得到待檢優(yōu)化序列的步驟之前，該方法還包括：獲取當前工序的檢測通過數(shù)據(jù)的置信度數(shù)值；在置信度數(shù)值低于預(yù)設(shè)置信閾值時，獲取待檢測序列的首位工序至并行檢測通道進行檢測，并將當前工序添加至待檢測序列的首位。[0015]在上述實施例中，視覺識別系統(tǒng)通過置信度數(shù)值評估檢測結(jié)果的可靠性，在置信度較低時自動調(diào)整檢測順序，確保重點可疑工序得到優(yōu)先檢測，提高了問題定位的準確性。[0016]結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，該啟動多個并行檢測通道，并從待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，輸入待檢工序圖像至并行檢測通道進行檢測的步驟，具體包括：啟動多個并行檢測通道，獲取各個并行檢測通道對應(yīng)的硬件參數(shù)信息；根據(jù)硬件參數(shù)信息對各個并行檢測通道進行算力分級，得到算力分級結(jié)果；從待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，并計算待檢工序圖像的預(yù)計檢測時長；基于算力分級結(jié)果和預(yù)計檢測時長，對待檢工序圖像進行通道分配。[0017]在上述實施例中，視覺識別系統(tǒng)基于硬件參數(shù)對檢測通道進行算力分級，并根據(jù)工序圖像的預(yù)計檢測時長進行通道分配，實現(xiàn)了檢測任務(wù)的負載均衡。[0018]結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，在并行檢測通道檢測到工序異常時，將對應(yīng)工序確定為異常工序，并停止所有并行檢測通道的檢測的步驟之后，該方法還包括：獲取異常工序的檢測圖像和檢測參數(shù)，生成異常分析報告；基于異常分析報告生成異常6檢測結(jié)果和參數(shù)調(diào)整建議，并接收用戶輸入的工藝調(diào)整指令；根據(jù)工藝調(diào)整指令對異常工序的生產(chǎn)設(shè)備進行工藝參數(shù)調(diào)整。[0019]在上述實施例中，視覺識別系統(tǒng)自動生成異常分析報告和參數(shù)調(diào)整建議，并支持通過工藝調(diào)整指令對生產(chǎn)設(shè)備進行參數(shù)調(diào)整，提高了生產(chǎn)線的自動化程度和響應(yīng)速度。多個處理器和存儲器；該存儲器與該一個或多個處理器耦合，該存儲器用于存儲計算機程序代碼，該計算機程序代碼包括計算機指令，該一個或多個處理器調(diào)用該計算機指令以使得該視覺識別系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實現(xiàn)方式描述的方法。[0021]第三方面，本申請實施例提供一種包含指令的計算機程序產(chǎn)品，當上述計算機程序產(chǎn)品在視覺識別系統(tǒng)上運行時，使得上述視覺識別系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實現(xiàn)方式描述的方法。[0022]第四方面，本申請實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，包括指令，當上述指令在視覺識別系統(tǒng)上運行時，使得上述視覺識別系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實現(xiàn)方式描述的方法。[0023]可以理解地，上述第二方面提供的視覺識別系統(tǒng)，第三方面提供的計算機程序產(chǎn)品和第四方面提供的計算機存儲介質(zhì)均用于執(zhí)行本申請實施例所提供的方法。因此，其所能達到的有益效果可參考對應(yīng)方法中的有益效果，此處不再贅述。[0024]本申請實施例中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：1、由于采用了基于檢測類型的雙路徑檢測策略，以及多通道并行檢測與動態(tài)序列優(yōu)化的組合機制，所以系統(tǒng)能夠根據(jù)不同場景選擇最優(yōu)的檢測路徑，并通過并行處理提高檢測效率，有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中檢測路徑單一、串行處理效率低下的問題，進而實現(xiàn)了檢測資源的高效利用和問題的快速定位；通過確定檢測類型區(qū)分處理路徑，在過程檢測時基于工藝關(guān)聯(lián)度優(yōu)化檢測順序，在終檢時利用缺陷特征數(shù)據(jù)抽檢相關(guān)工序，通過啟動多個并行檢測通道同時處理工序圖像，顯著提升了問題定位的效率。[0025]2、由于采用了基于監(jiān)控數(shù)據(jù)的實時特征識別和自動觸發(fā)機制，所以系統(tǒng)能夠在生產(chǎn)過程中及時發(fā)現(xiàn)異常并自動啟動溯源流程，有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中異常發(fā)現(xiàn)滯后、人工干預(yù)耗時的問題，進而實現(xiàn)了異常的早期預(yù)警和快速響應(yīng)；通過持續(xù)獲取監(jiān)控設(shè)備數(shù)據(jù)并進行特征識別，識別出特征值異常的產(chǎn)品。當發(fā)現(xiàn)異常時，系統(tǒng)會自動生成提示信息，提高了異常處理的及時性。[0026]3、由于采用了基于檢測結(jié)果的序列優(yōu)化機制和置信度評估策略，所以系統(tǒng)能夠動態(tài)調(diào)整檢測順序并確保檢測結(jié)果的可靠性，有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中檢測序列固定、重復(fù)檢測浪費資源的問題，進而實現(xiàn)了檢測效率和準確性的雙重提升；在通過檢測后，會生成檢測通過數(shù)據(jù)并據(jù)此優(yōu)化待檢測序列，去除不必要的關(guān)聯(lián)工序，避免了資源浪費，保證了檢測的可靠性。附圖說明[0027]圖1是本申請實施例中產(chǎn)品良品的視覺識別方法的一個流程示意圖；圖2是本申請實施例中產(chǎn)品良品的視覺識別方法的另一個流程示意圖；圖3是本申請實施例中視覺識別系統(tǒng)的一種實體裝置結(jié)構(gòu)示意圖。7具體實施方式[0028]本申請以下實施例中所使用的術(shù)語只是為了描述特定實施例的目的，而并非旨在作為對本申請的限制。如在本申請的說明書中所使用的那樣，單數(shù)表達形式“一個”、“一還應(yīng)當理解，本申請中使用的術(shù)語“和/或”是指包含一個或多個所列出項目的任何或所有可能組合。義是兩個或兩個以上。[0030]為便于理解，下面介紹本申請實施例的應(yīng)用場景。著市場需求增長和生產(chǎn)規(guī)模擴大，生產(chǎn)線越來越長，工序間的關(guān)聯(lián)性也越來越復(fù)雜。例如，注塑工序的溫度控制問題可能導(dǎo)致產(chǎn)品尺寸偏差，進而影響后續(xù)的表面處理效果；噴漆工序的異常可能源于前道工序的表面處理不當。當發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題時，需要快速定位到具體的問題工序并及時處理，以避免不良品持續(xù)產(chǎn)生造成更大損失。這就對生產(chǎn)過程中的質(zhì)量監(jiān)控和問題追溯提出了更高要求。[0032]在相關(guān)技術(shù)中，可以通過采用固定檢測點和預(yù)設(shè)檢測規(guī)程的方式，來實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的實時監(jiān)控。具體通過在生產(chǎn)線上布置多個人工檢測崗位和自動檢測設(shè)備，按照預(yù)定的檢測順序和標準進行逐一檢查，發(fā)現(xiàn)異常時進行記錄并分析處理。下面介紹使用相關(guān)技術(shù)中的產(chǎn)品良品的視覺識別方法的場景。[0033]在現(xiàn)有技術(shù)中，通常采用人工檢測與自動檢測相結(jié)合的方式進行質(zhì)量控制。在生產(chǎn)線上設(shè)置多個檢測點，由檢測人員按照預(yù)設(shè)的檢測規(guī)程對產(chǎn)品進行檢查。同時在關(guān)鍵工序如注塑、噴漆等環(huán)節(jié)安裝自動檢測設(shè)備，對產(chǎn)品外觀、尺寸等參數(shù)進行實時監(jiān)測。當發(fā)現(xiàn)異常時，檢測人員需要根據(jù)經(jīng)驗判斷可能的問題來源，逐個排查相關(guān)工序。例如，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品表面有劃痕時，需要依次檢查噴漆、打磨、表面處理等多個工序，而各個工序通常又包含多個子工序，涉及到的前后的時間周期較長，這種串行排查方式效率低下且容易遺漏，難以滿足快速生產(chǎn)的需求。[0034]而采用本申請實施例中的產(chǎn)品良品的視覺識別方法，通過動態(tài)工藝關(guān)聯(lián)度分析和多通道并行檢測機制，實現(xiàn)了異常的快速定位，提高了檢測效率。下面介紹使用了本申請中產(chǎn)品良品的視覺識別方法的場景。[0035]采用本申請的視覺識別方法后，系統(tǒng)可以根據(jù)異常的具體特征，自動分析工藝關(guān)聯(lián)度，確定最可能出現(xiàn)問題的工序序列。例如，當檢測到產(chǎn)品表面有劃痕時，系統(tǒng)會分析劃痕的形態(tài)特征，結(jié)合工藝數(shù)據(jù)庫中的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，快速判斷出可能與表面處理和噴漆工序相關(guān)。然后啟動多個并行檢測通道，同時對這些工序進行檢測。如果某個檢測通道發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)會立即確定問題工序；如果檢測通過，則動態(tài)更新待檢序列。這種智能化的并行檢測方式顯著提高了問題定位效率。[0036]可見，采用本申請實施例中的產(chǎn)品良品的視覺識別方法，在實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量自動監(jiān)控的同時，還可以有效解決傳統(tǒng)串行檢測效率低下的問題，進而實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能化8質(zhì)量管控。[0037]為便于理解，下面結(jié)合上述場景，對本實施提供的方法進行流程敘述。請參閱圖1,為本申請實施例中產(chǎn)品良品的視覺識別方法的一個流程示意圖。[0039]其中，產(chǎn)品溯源申請是指在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中由監(jiān)控系統(tǒng)或用戶手動觸發(fā)的追溯檢測請求。待溯源產(chǎn)品表示需要進行質(zhì)量追溯的具體產(chǎn)品實例，可以通過產(chǎn)品編號、生產(chǎn)批次等信息進行唯一標識。檢測類型用于表示當前溯源檢測的具體場景，包括過程檢測請求和終檢請求兩種類型。過程檢測請求表示在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)異常時觸發(fā)的實時檢測。終檢請求表示在產(chǎn)品完成所有生產(chǎn)工序后進行的最終質(zhì)量檢驗。[0040]視覺識別系統(tǒng)在接收到產(chǎn)品溯源申請后，需要首先確定檢測類型以選擇合適的檢測策略。具體的，視覺識別系統(tǒng)會根據(jù)溯源申請中攜帶的觸發(fā)來源、當前產(chǎn)品狀態(tài)和生產(chǎn)階段等信息，判斷當前檢測類型。如果溯源申請來自生產(chǎn)過程中的異常監(jiān)控觸發(fā)，且產(chǎn)品尚未完成全部生產(chǎn)工序，則確定為過程檢測請求；如果溯源申請來自產(chǎn)品完工后的質(zhì)量檢驗環(huán)節(jié)，或者產(chǎn)品已完成全部生產(chǎn)工序，則確定為終檢請求。視覺識別系統(tǒng)還會驗證溯源申請的合法性，檢查必要的參數(shù)完整性，并記錄檢測類型確定的時間戳和依據(jù)信息。[0041]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)檢測類型的確定：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以通過建立決策樹模型，將溯源申請的各項特征參數(shù)作為輸入，經(jīng)過多層條件判斷后輸這些參數(shù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的決策樹模型；根據(jù)決策樹的輸出結(jié)果確定檢測類型。可選的，視覺識別系統(tǒng)可以通過規(guī)則引擎來實現(xiàn)檢測類型的確定，具體包括：預(yù)先設(shè)定一系列判斷規(guī)則和權(quán)重；對溯源申請進行特征提取和規(guī)則匹配；根據(jù)匹配結(jié)果和規(guī)則權(quán)重計算最終的檢測類型?？梢岳斫獾氖?，還可以采用其他機器學(xué)習(xí)方法或?qū)＜蚁到y(tǒng)來實現(xiàn)檢測類型的確定，此處不作限定。[0042]在確定檢測類型的過程中，會遇到溯源申請信息不完整或參數(shù)值異常的情況。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了多重校驗和容錯機制：首先通過預(yù)設(shè)的參數(shù)有效性檢查規(guī)則，驗證各項參數(shù)是否在合理范圍內(nèi)；對于缺失的非關(guān)鍵參數(shù)，采用默認值或歷史數(shù)據(jù)進行補充；對于異常的參數(shù)值，結(jié)合上下文信息和歷史經(jīng)驗進行修正；在無法準確判斷檢測類型時，優(yōu)先選擇更嚴格的檢測策略，即將其歸類為終檢請求。例如，當產(chǎn)品狀態(tài)信息缺失時，視覺識別系統(tǒng)會查詢該產(chǎn)品的生產(chǎn)記錄，如果發(fā)現(xiàn)最近一次記錄的工序完成率超過95%,則將其判定為終檢請求。[0043]S102、在檢測類型為過程檢測請求時，獲取觸發(fā)檢測的異常工序[0044]其中，過程檢測請求表示在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)異常時觸發(fā)的檢測類型。異常工序信息是指在生產(chǎn)過程中檢測到的不符合質(zhì)量標準的工序數(shù)據(jù)，包括工序ID、異常類型、異常參數(shù)值、發(fā)生時間等。觸發(fā)檢測表示由異常監(jiān)控系統(tǒng)自動發(fā)起或操作人員手動發(fā)起的檢[0045]視覺識別系統(tǒng)在確定當前為過程檢測請求后，需要獲取引發(fā)此次檢測的具體異常工序信息。具體的，視覺識別系統(tǒng)會從異常監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中提取異常工序的完整記錄，包括異常發(fā)生的具體工序環(huán)節(jié)、異常的具體表現(xiàn)形式、異常參數(shù)的偏離程度、異常發(fā)生的時9還會收集異常工序前后相關(guān)工序的運行數(shù)據(jù)，建立完整的異常上下文信息集。[0046]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)異常工序信息的獲?。嚎蛇x的，視覺識別系統(tǒng)可以實時監(jiān)控生產(chǎn)線上各工序的質(zhì)量參數(shù)，當參數(shù)偏離預(yù)設(shè)閾值時，自動記錄并上傳錄異常數(shù)據(jù)；可選的，視覺識別系統(tǒng)可以通過建立異常特征庫，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法識別異常信息?？梢岳斫獾氖?，還可以采用其他數(shù)據(jù)采集和分析方法來實現(xiàn)異常工序信息的獲取與[0047]在異常工序信息獲取過程中，會遇到數(shù)據(jù)采集不完整或異常數(shù)據(jù)失真的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了數(shù)據(jù)補全和校驗機制：通過設(shè)置多路數(shù)據(jù)采集通道，確保數(shù)據(jù)采集的可靠性；利用數(shù)據(jù)冗余存儲，防止數(shù)據(jù)丟失；建立數(shù)據(jù)一致性校驗規(guī)則，識別并處理異常數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)不完整時，通過相似工況數(shù)據(jù)進行插值補充。例如，當某個質(zhì)量參數(shù)的采集傳感器發(fā)生故障時，系統(tǒng)會自動切換到備用傳感器，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對采集到的異常數(shù)據(jù)進行修正。[0048]S103、計算各個已完成工序和異常工序的工藝關(guān)聯(lián)度，并基于工藝關(guān)聯(lián)度對各個[0049]其中，工藝關(guān)聯(lián)度表示不同工序之間在工藝流程中的相互影響程度，包括工序間的直接關(guān)聯(lián)性、工藝參數(shù)的相關(guān)性、質(zhì)量特征的傳遞關(guān)系等定量指標。已完成工序是指產(chǎn)品在檢測觸發(fā)時點前已經(jīng)完成的所有生產(chǎn)工序。排序是指根據(jù)工藝關(guān)聯(lián)度的計算結(jié)果對工序進行優(yōu)先級排列。待檢測序列表示按照檢測優(yōu)先級排序后的工序隊列。[0050]視覺識別系統(tǒng)在獲取異常工序信息后，需要計算各工序與異常工序的關(guān)聯(lián)程度，以確定最可能導(dǎo)致當前異常的源頭工序。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先從工藝流程數(shù)據(jù)庫中提取工序間的拓撲關(guān)系、工藝參數(shù)影響矩陣、質(zhì)量特征傳遞鏈等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。然后，結(jié)合異常工序的具體特征，計算每個已完成工序?qū)Ξ惓９ば虻挠绊憴?quán)重。計算過程考慮工序間的直接影響、間接影響、累積影響等多個維度，并引入時序衰減因子來調(diào)整不同時間段完成的工序的影響程度。最后，基于計算得到的工藝關(guān)聯(lián)度[0051]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)工藝關(guān)聯(lián)度的計算與排序：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以建立工藝關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，通過圖論算法計算工序間的關(guān)聯(lián)強度，具體包括：構(gòu)別系統(tǒng)可以采用多因素加權(quán)評分方法，綜合考慮工藝參數(shù)相關(guān)性、質(zhì)量特征一致性、歷史異化處理。可以理解的是，還可以采用其他數(shù)學(xué)模型或算法來實現(xiàn)工藝關(guān)聯(lián)度的量化計算，此處不作限定。[0052]在工藝關(guān)聯(lián)度計算過程中，會遇到工序數(shù)量大導(dǎo)致計算復(fù)雜度過高的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了分層計算策略：首先對工序進行粗粒度分類，識別出與異常特征相關(guān)度較高的工序類別；然后在相關(guān)工序類別內(nèi)進行細粒度的關(guān)聯(lián)度計算；最后合并計算結(jié)果并進行歸一化處理。同時，系統(tǒng)還采用并行計算和緩存機制來提高計算效率。例如，對于常見的異常類型，系統(tǒng)會預(yù)先計算并存儲工藝關(guān)聯(lián)度模板，在實際計算時只需要進行局部更新和調(diào)整。[0053]S104、在檢測類型為終檢請求時，提取待溯源產(chǎn)品的缺陷特征數(shù)據(jù)。[0054]其中，終檢請求表示產(chǎn)品完成全部生產(chǎn)工序后進行的最終質(zhì)量檢驗過程。缺陷特征數(shù)據(jù)是指產(chǎn)品在終檢過程中發(fā)現(xiàn)的各類質(zhì)量缺陷的定量描述，包括缺陷類型、缺陷位置、缺陷尺寸、缺陷程度等多維度特征參數(shù)。提取過程表示通過圖像處理、數(shù)據(jù)分析等手段獲取缺陷特征的完整信息集。待溯源產(chǎn)品指需要進行質(zhì)量追溯分析的具體產(chǎn)品個體。[0055]視覺識別系統(tǒng)在確定為終檢請求后，需要對產(chǎn)品的缺陷特征進行全面采集和分析。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先調(diào)用終檢工位的圖像采集設(shè)備，獲取產(chǎn)品的多角度高清圖時結(jié)合尺寸檢測、性能測試等其他檢測手段的數(shù)據(jù)，形成完整的缺陷特征數(shù)據(jù)集。對于每個檢出的缺陷，系統(tǒng)都會記錄其具體參數(shù)，并與產(chǎn)品質(zhì)量標準進行對比，評估缺陷的嚴重程度。[0056]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)缺陷特征數(shù)據(jù)的提取：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用深度學(xué)習(xí)模型進行缺陷檢測和特征提取，具體包括：預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)、使用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行缺陷識別、提取缺陷區(qū)域的形態(tài)學(xué)特征、計算缺陷參數(shù)、生成特征向量；可選的，視覺識別系統(tǒng)可以基于傳統(tǒng)圖像處理方法構(gòu)建特征提取流程，具體包括：圖視覺技術(shù)或信號處理方法來實現(xiàn)缺陷特征的提取與量化，此處不作限定。[0057]在缺陷特征提取過程中，會遇到不同類型缺陷的特征表達不一致的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了標準化的特征表達框架：建立統(tǒng)一的缺陷特征描述體系，將不同來源、不同類型的缺陷特征映射到標準特征空間；設(shè)計特征轉(zhuǎn)換規(guī)則，確保不同檢測設(shè)備的數(shù)據(jù)可以進行有效整合；構(gòu)建特征相似度度量方法，支持跨類型缺陷的比較分析。例如，對于既包含尺寸偏差又有外觀缺陷的產(chǎn)品，系統(tǒng)會通過特征轉(zhuǎn)換將各類缺陷統(tǒng)一表達為標準化的特[0058]S105、基于缺陷特征數(shù)據(jù)，從工藝流程數(shù)據(jù)庫中確定相關(guān)聯(lián)的工序集合，并排序生成待檢測序列。[0059]其中，工藝流程數(shù)據(jù)庫是指存儲產(chǎn)品完整生產(chǎn)工藝信息的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，包含工序流程、工藝參數(shù)、質(zhì)量特征、設(shè)備參數(shù)等數(shù)據(jù)。相關(guān)聯(lián)的工序集合表示與當前缺陷特征存在因果關(guān)系或關(guān)聯(lián)關(guān)系的生產(chǎn)工序組合。工序排序是指基于關(guān)聯(lián)程度的強弱對工序進行優(yōu)先級排列。待檢測序列表示按照優(yōu)先級排序后待進行溯源分析的工序隊列。[0060]視覺識別系統(tǒng)在獲取完整的缺陷特征數(shù)據(jù)后，需要從歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)中找出可能導(dǎo)致該類缺陷的關(guān)鍵工序。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先將缺陷特征數(shù)據(jù)與工藝知識庫中的缺陷模式進行匹配，識別出潛在的致因工序；然后分析工藝流程中的參數(shù)傳遞關(guān)系，確定這些工序?qū)Ξ斍叭毕莸挠绊憴C理；接著計算每個相關(guān)工序與缺陷之間的關(guān)聯(lián)強度，考慮直接影響和間接影響；最后根據(jù)關(guān)聯(lián)強度對工序進行排序，形成優(yōu)先級明確的待檢測序列。[0061]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)工序關(guān)聯(lián)分析和排序：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以建立缺陷-工序關(guān)聯(lián)模型，通過數(shù)據(jù)挖掘方法分析歷史數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，具體包括：構(gòu)建特征-工序關(guān)聯(lián)矩陣、計算支持度和置信度、提取強關(guān)聯(lián)規(guī)則成關(guān)聯(lián)工序集；可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用因果推理方法，基于工藝專家知識構(gòu)建因果11工序?？梢岳斫獾氖牵€可以采用其他智能分析方法來實現(xiàn)工序關(guān)聯(lián)性的發(fā)現(xiàn)與量化，此處不作限定。[0062]在工序關(guān)聯(lián)分析過程中，會遇到錯誤關(guān)聯(lián)導(dǎo)致檢測序列不準確的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了多重驗證機制：首先通過歷史案例驗證，檢查分析結(jié)果是否與已知的缺陷-工序?qū)?yīng)關(guān)系相符；然后通過工藝專家規(guī)則驗證，確保關(guān)聯(lián)結(jié)果符合工藝邏輯；最后通過交叉驗證，比對不同分析方法得到的結(jié)果。例如，當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某個工序與特定缺陷高度關(guān)聯(lián)時，會自動檢索歷史數(shù)據(jù)中該工序的異常記錄，驗證這種關(guān)聯(lián)的普遍性和可靠性。[0063]S106、啟動多個并行檢測通道，并從待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，輸入待檢工序圖像至并行檢測通道進行檢測。[0064]其中，并行檢測通道表示可以同時執(zhí)行圖像檢測任務(wù)的多個處理單元，包括硬件資源和軟件算法的組合。待檢工序圖像是指需要進行質(zhì)量檢測的工序產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)。排名前列指根據(jù)之前步驟確定的優(yōu)先級排序結(jié)果選擇的重要工序。圖像輸入表示將工序圖像數(shù)據(jù)傳輸至檢測單元進行處理的過程。[0065]視覺識別系統(tǒng)在確定待檢測序列后，需要高效地完成多個工序的圖像檢測任務(wù)。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先評估可用的計算資源，初始化多個并行檢測通道；然后為每個檢測通道分配相應(yīng)的檢測算法和參數(shù)配置；接著從待檢測序列中按優(yōu)先級順序提取工序圖像，并根據(jù)圖像特點和檢測要求，將圖像分配至最適合的檢測通道；同時監(jiān)控各檢測通道的運行狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略，確保檢測效率最大化。系統(tǒng)還會實時收集各通道的檢測進度和結(jié)果，保證數(shù)據(jù)的同步性和一致性。[0066]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)并行檢測的調(diào)度和執(zhí)行：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用動態(tài)負載均衡策略，根據(jù)檢測通道的性能特點和當前負載情況分配任務(wù)，可選的，視覺識別系統(tǒng)可以建立分層檢測框架，將檢測任務(wù)劃分為不同粒度的子任務(wù)并行以采用其他并行計算或任務(wù)調(diào)度方法來實現(xiàn)高效的圖像檢測，此處不作限定。[0067]在并行檢測過程中，會遇到檢測通道性能不均衡導(dǎo)致處理效率降低的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了自適應(yīng)調(diào)度機制：實時監(jiān)控各檢測通道的處理能力和工作效率；建立性能評估模型，預(yù)測不同類型圖像的處理時間；根據(jù)評估結(jié)果動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略；在出現(xiàn)性能瓶頸時及時進行任務(wù)重分配。例如，當某個檢測通道的處理速度明顯低于其他通道時，系統(tǒng)會自動降低分配給該通道的任務(wù)數(shù)量，并將任務(wù)轉(zhuǎn)移到性能更好的通道上。[0068]S107、在并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，更新待檢測序列，并獲取更新后的待檢測序列中的首位工序圖像進行檢測。[0069]其中，檢測結(jié)果為通過表示當前工序的產(chǎn)品質(zhì)量檢測符合預(yù)設(shè)標準。更新待檢測序列指根據(jù)檢測結(jié)果對待檢測工序隊列進行動態(tài)調(diào)整。首位工序圖像表示更新后序列中優(yōu)先級最高的工序?qū)?yīng)的檢測圖像。序列更新過程包括刪除已檢測通過的工序、重新計算剩余工序的優(yōu)先級、調(diào)整檢測順序等操作。[0070]視覺識別系統(tǒng)在獲得檢測通過的結(jié)果后，需要及時調(diào)整后續(xù)的檢測策略。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先驗證檢測結(jié)果的可靠性，包括檢測參數(shù)是否在有效范圍內(nèi)、檢測過程是否穩(wěn)定、檢測結(jié)果的置信度是否達標；然后分析當前工序與待檢測序列中其他工序的關(guān)聯(lián)關(guān)系，評估檢測通過對其他工序的影響；接著更新工序間的關(guān)聯(lián)權(quán)重，重新計算各工序的檢測優(yōu)先級；最后生成更新后的待檢測序列，并立即啟動對新的首位工序的檢測。系統(tǒng)還會保存檢測通過的詳細信息，用于后續(xù)的質(zhì)量追溯分析。[0071]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)待檢測序列的動態(tài)更新：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以建立工序依賴網(wǎng)絡(luò)模型，通過圖結(jié)構(gòu)更新算法動態(tài)調(diào)整檢測優(yōu)先級，具體包括：統(tǒng)可以采用啟發(fā)式算法，根據(jù)檢測歷史和經(jīng)驗規(guī)則調(diào)整檢測策略，具體包括：分析歷史模用其他序列優(yōu)化或調(diào)度算法來實現(xiàn)待檢測序列的高效更新，此處不作限定。[0072]在序列更新過程中，會遇到局部最優(yōu)導(dǎo)致檢測效率下降的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了全局優(yōu)化策略：建立多目標評價體系，綜合考慮檢測效率、資源利用率、結(jié)果可靠性等因素；引入隨機擾動機制，避免陷入局部最優(yōu)；設(shè)置動態(tài)調(diào)整閾值，在保證檢測質(zhì)量的前提下提高處理速度。例如，當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)連續(xù)多次序列更新后檢測效率未得到提升時，會自動觸發(fā)全局重優(yōu)化機制，重新評估所有待檢工序的優(yōu)先級。[0073]S108、在并行檢測通道檢測到工序異常時，將對應(yīng)工序確定為異常工序，并停止所有并行檢測通道的檢測。[0074]其中，工序異常表示檢測結(jié)果不符合預(yù)設(shè)的質(zhì)量標準或工藝要求的狀態(tài)。異常工序指檢測發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題的具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)。停止檢測表示中斷當前所有檢測通道的運行并保存檢測狀態(tài)。并行檢測通道的停止過程包括任務(wù)終止、狀態(tài)保存、資源釋放等操作。檢測結(jié)果的確定過程包括異常程度評估、置信度計算、多維度驗證等步驟。[0075]視覺識別系統(tǒng)在任一檢測通道發(fā)現(xiàn)工序異常時，需要快速響應(yīng)并采取相應(yīng)措施，該步驟可實施于任一時間，即，步驟S108可以是在步驟S106之后，即并行檢測通道的第一輪任務(wù)分配后檢測并執(zhí)行，也可以是在步驟S107之后，即在并行檢測通道的第二輪任務(wù)分配后檢測并執(zhí)行；可以簡單推導(dǎo)的是，步驟S107可以為復(fù)數(shù)個，即該步驟還可以是在并行檢測通道的第N輪任務(wù)分配后檢測并執(zhí)行。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先對檢測到的異常進行可靠常參數(shù)、分析影響范圍、確定異常等級；接著向所有并行檢測通道發(fā)送停止指令，確保各通道有序停止當前檢測任務(wù)；同時保存所有檢測通道的中間狀態(tài)和已完成的檢測結(jié)果；最后[0076]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)異常檢測和處理：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以建立多層級異常檢測模型，通過深度學(xué)習(xí)算法識別復(fù)雜的異常模式，具體包括：特征提方法來實現(xiàn)工序異常的準確判斷，此處不作限定。[0077]在異常處理過程中，會遇到虛假異常導(dǎo)致不必要的檢測中斷問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了多重防誤機制：建立異常特征庫，區(qū)分常見異常和干擾因素；設(shè)置多級異常確認流程，要求高置信度異常才觸發(fā)停止操作；實現(xiàn)快速恢復(fù)機制，允許在誤報情況下快速恢復(fù)會立即啟動交叉驗證，通過其他檢測手段或歷史數(shù)據(jù)比對來確認異常的真實性，只有在多重驗證都確認存在異常的情況下才執(zhí)行停止操作。[0078]上面實施例中，通過工藝關(guān)聯(lián)度分析確定檢測優(yōu)先級，并采用多通道并行檢測提高處理效率。在實際應(yīng)用中，系統(tǒng)還會根據(jù)實時檢測結(jié)果動態(tài)更新待檢序列，確保檢測資源的最優(yōu)配置。下面對本實施例的場景進行補充。[0079]在進一步的應(yīng)用中，視覺識別系統(tǒng)還可以結(jié)合生產(chǎn)設(shè)備的實時參數(shù)進行預(yù)警。例如，當表面處理設(shè)備的溫度、壓力等參數(shù)出現(xiàn)波動時，系統(tǒng)會自動記錄相關(guān)產(chǎn)品編號，并在后續(xù)檢測中重點關(guān)注這些產(chǎn)品的表面質(zhì)量。同時，系統(tǒng)會根據(jù)檢測結(jié)果不斷積累經(jīng)驗數(shù)據(jù)，優(yōu)化工藝關(guān)聯(lián)度的計算模型。對于檢測通過的工序，系統(tǒng)會記錄其工藝參數(shù)組合，形成最佳工藝窗口；對于發(fā)現(xiàn)異常的工序，系統(tǒng)會分析異常產(chǎn)生的原因，自動生成參數(shù)調(diào)整建議。這種智能化的質(zhì)量控制體系極大提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品良率。[0080]在結(jié)合上述場景后，下面對本實施提供的方法進行進一步的更具體的流程敘述。請參閱圖2,為本申請實施例中產(chǎn)品良品的視覺識別方法的另一個流程示意圖。[0081]S201、獲取產(chǎn)品生產(chǎn)流程中多個監(jiān)控設(shè)備的產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)。[0082]其中，產(chǎn)品生產(chǎn)流程表示筆記本電腦外殼從原材料到成品的完整制造過程，包括注塑、加工、表面處理、噴漆等多個工序環(huán)節(jié)。監(jiān)控設(shè)備是指安裝在生產(chǎn)線各個工序的數(shù)據(jù)采集裝置，包括圖像采集器、溫度傳感器、壓力傳感器等。產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)表示各監(jiān)控設(shè)備實時采集的工藝參數(shù)、圖像數(shù)據(jù)和質(zhì)量指標等信息，用于反映產(chǎn)品生產(chǎn)過程的實時狀態(tài)。多個監(jiān)控設(shè)備表示在不同工序、不同位置布置的多種類型的數(shù)據(jù)采集裝置的集合。[0083]視覺識別系統(tǒng)需要持續(xù)獲取生產(chǎn)過程中的監(jiān)控數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的實時監(jiān)控。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先確定各監(jiān)控設(shè)備的采集參數(shù)和數(shù)據(jù)格式；然后建立與各設(shè)備的數(shù)據(jù)通信連接，設(shè)置數(shù)據(jù)采集頻率和緩存策略；接著按照預(yù)設(shè)的采集規(guī)則從各設(shè)備獲取式轉(zhuǎn)換、時間同步等操作；最后將處理后的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一格式存儲到數(shù)據(jù)庫中，并建立索引便于后續(xù)分析。[0084]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集和處理：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用分布式數(shù)據(jù)采集架構(gòu)，通過在各工序部署本地采集節(jié)點并集中匯總的方式獲取監(jiān)控數(shù)據(jù)，具體包括：配置本地采集節(jié)點的采集參數(shù)、建立節(jié)點間的通信網(wǎng)絡(luò)、實施數(shù)實時處理、云端存儲。可以理解的是，還可以采用其他數(shù)據(jù)采集和處理方法來實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)[0085]在數(shù)據(jù)采集過程中，會遇到設(shè)備通信中斷導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了多重容錯機制：建立數(shù)據(jù)采集的備份通道，當主通道出現(xiàn)故障時自動切換到備用通道；在本地節(jié)點設(shè)置數(shù)據(jù)緩存，斷網(wǎng)時暫存數(shù)據(jù)并在恢復(fù)后自動補傳；設(shè)置數(shù)據(jù)完整性校驗規(guī)則，對丟失的數(shù)據(jù)進行插值修復(fù)；記錄數(shù)據(jù)異常日志，支持數(shù)據(jù)采集過程的追溯分析。例如，當某工序的圖像采集設(shè)備出現(xiàn)通信中斷時，系統(tǒng)會自動切換到備用攝像頭繼續(xù)采集，同時將中斷期間的工藝參數(shù)數(shù)據(jù)暫存在本地，待通信恢復(fù)后進行數(shù)據(jù)補傳和校驗。[0086]S202、對產(chǎn)品監(jiān)控數(shù)據(jù)進行特征識別，確定產(chǎn)品特征值偏離預(yù)設(shè)閾值范圍的標記[0087]其中，特征識別表示對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行分析處理，提取反映產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)的關(guān)鍵特設(shè)閾值范圍表示各項特征值的正常波動范圍，用于判斷產(chǎn)品是否異常。標記產(chǎn)品是指被識別出特征值異常的產(chǎn)品實例。異常提示信息用于記錄和展示異常產(chǎn)品的具體信息，包括異[0088]視覺識別系統(tǒng)需要對采集到的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行實時分析，及時發(fā)現(xiàn)異常產(chǎn)品。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先從數(shù)據(jù)庫中讀取最新的監(jiān)控數(shù)據(jù)，包括圖像數(shù)據(jù)和工藝參數(shù)；然后對項特征值；將計算得到的特征值與預(yù)設(shè)的閾值范圍進行比對；當發(fā)現(xiàn)特征值超出閾值范圍時，記錄相關(guān)產(chǎn)品信息，并根據(jù)異常程度確定告警等級；最后生成包含異常詳情的提示信[0089]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)特征識別和異常判斷：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用深度學(xué)習(xí)模型進行特征提取和異常檢測，具體包括：圖像預(yù)處理、特征提取、常標記?？梢岳斫獾氖?，還可以采用其他特征分[0090]在特征識別過程中，會遇到誤報和漏報的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了多重驗證機制：建立多級閾值體系，對不同程度的異常采用不同的處理策略；引入時序關(guān)聯(lián)分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)判斷異常的可靠性；設(shè)置交叉驗證規(guī)則，通過多個特征的組合判斷來提高準系統(tǒng)會同時分析區(qū)域灰度值、邊緣特征、紋理特征等多個維度，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)中類似案例的判斷結(jié)果，最終確定是否將該產(chǎn)品標記為異常。[0091]S203、在預(yù)設(shè)等待時間之后，或接收到用戶查看異常提示信息之后輸入的產(chǎn)品溯[0092]其中，預(yù)設(shè)等待時間表示系統(tǒng)自動觸發(fā)溯源申請的時間間隔，用于在無人工干預(yù)時自動啟動追溯流程。異常提示信息是指系統(tǒng)生成的異常產(chǎn)品告警信息。產(chǎn)品溯源指令表示用戶確認查看異常信息后發(fā)出的追溯檢測命令。產(chǎn)品溯源申請是指用于啟動追溯檢測流[0093]視覺識別系統(tǒng)需要根據(jù)不同場景選擇合適的時機生成溯源申請。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先設(shè)置預(yù)設(shè)等待時間，用于控制自動觸發(fā)的時間間隔；當系統(tǒng)生成異常提示信息過預(yù)設(shè)等待時間仍未收到用戶指令，則自動生成溯源申請；同時記錄溯源申請的觸發(fā)方式、時間點和相關(guān)異常信息；將溯源申請存入數(shù)據(jù)庫并通知相關(guān)模塊啟動檢測流程。[0094]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)溯源申請的生成管理：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用狀態(tài)機機制管理溯源申請的生成流程，具體包括：異常檢測、等待計時、觸發(fā)可以理解的是，還可以采用其他流程管理或任務(wù)調(diào)度方法，此處不作限定。[0095]在溯源申請生成過程中，會遇到短時間內(nèi)大量異常導(dǎo)致申請堆積的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了智能調(diào)度機制：建立溯源申請優(yōu)先級評估模型，根據(jù)異常程度、影響范圍等因素確定處理順序；設(shè)置申請合并規(guī)則，對相同工序、相似時間點的異常進行批量處理；實施資源預(yù)檢機制，根據(jù)系統(tǒng)負載動態(tài)調(diào)整自動觸發(fā)的時間間隔；記錄申請?zhí)幚砣罩荆С炙菰戳鞒痰膬?yōu)化分析。例如，當多個產(chǎn)品同時出現(xiàn)相似的表面缺陷時，系統(tǒng)會對這些異常進[0096]S204、響應(yīng)于產(chǎn)品溯源申請，確定待[0097]參考步驟S101,視覺識別系統(tǒng)會確定檢測類型。[0098]需要說明的是，檢測類型的確定涉及復(fù)雜的決策分析過程。視覺識別系統(tǒng)采用分層決策模型，通過綜合評估異常類型特征、產(chǎn)品所處生產(chǎn)階段和歷史檢測記錄等因素，構(gòu)建檢測需求評估函數(shù)。基于評估結(jié)果，系統(tǒng)還可以計算過程檢測和終檢兩種類型的適用性得分，自行選擇得分較高的類型。例如，當檢測到外殼表面出現(xiàn)局部劃痕時，系統(tǒng)會分析該缺陷的形成特征、位置分布和歷史案例，如果發(fā)現(xiàn)類似缺陷通常由特定工序引起，則傾向于選擇過程檢測類型。[0099]S205、在檢測類型為過程檢測請求時，獲取觸發(fā)檢測的異常工序信息。[0100]參考步驟S102,視覺識別系統(tǒng)會在過程檢測請求時，確定異常工序信息。[0101]S206、計算各個已完成工序和異常工序的工藝關(guān)聯(lián)度，并基于工藝關(guān)聯(lián)度對各個已完成工序進行排序，生成待檢測序列。[0102]參考步驟S103,視覺識別系統(tǒng)會生成待檢測序列。[0103]需要說明的是，工藝關(guān)聯(lián)度計算可以采用改進的馬爾可夫隨機場模型，將工序間的關(guān)聯(lián)關(guān)系表示為條件概率網(wǎng)絡(luò)。視覺識別系統(tǒng)通過建立工序間的條件影響概率和工藝權(quán)重矩陣，分析工藝參數(shù)傳遞鏈和質(zhì)量特征演變規(guī)律，構(gòu)建完整的關(guān)聯(lián)度評估體系。在實際應(yīng)用中，系統(tǒng)會考慮工序間的直接影響和間接傳遞效應(yīng)，同時結(jié)合歷史數(shù)據(jù)中的異常關(guān)聯(lián)模分析前序粗加工工序的關(guān)聯(lián)度，并考慮工裝夾具、加工參數(shù)等因素的影響權(quán)重。[0104]S207、在檢測類型為終檢請求時，提取待溯源產(chǎn)品的缺陷特征數(shù)據(jù)。[0105]參考步驟S104,視覺識別系統(tǒng)會在終檢請求時，提取缺陷特征數(shù)據(jù)。[0106]S208、基于缺陷特征數(shù)據(jù)，從工藝流程數(shù)據(jù)庫中確定相關(guān)聯(lián)的工序集合，并排序生成待檢測序列。[0107]參考步驟S105,視覺識別系統(tǒng)會生成待檢測序列。[0108]需要說明的是，缺陷特征數(shù)據(jù)分析采用多模態(tài)特征融合方法。視覺識別系統(tǒng)構(gòu)建的特征表達模型包含視覺特征、紋理特征和位置特征等多個維度。通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取這些特征，并建立與工藝參數(shù)的映射關(guān)系，從而追溯可能的問題工序。這種映射關(guān)系考慮了不同特征維度的重要性權(quán)重，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中的成功案例不斷優(yōu)化特征提取和映射規(guī)則。例如，當終檢發(fā)現(xiàn)外殼表面存在氣泡缺陷時，系統(tǒng)會分析氣泡的形態(tài)特征、空間分布特征和深度特征，通過特征工藝映射關(guān)系定位到可能的問題工序。[0109]S209、啟動多個并行檢測通道，并從待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，輸入待檢工序圖像至并行檢測通道進行檢測。[0110]參考步驟S106,視覺識別系統(tǒng)會進行識別檢測。[0111]需要說明的是，并行檢測通道的調(diào)度采用動態(tài)負載均衡算法。視覺識別系統(tǒng)通過評估檢測任務(wù)的復(fù)雜度和資源占用情況，建立資源分配模型。該模型通過最小化各通道間的負載差異，實現(xiàn)檢測資源的優(yōu)化分配。同時，系統(tǒng)實現(xiàn)了自適應(yīng)的任務(wù)分配策略，綜合考慮當前負載狀況、檢測質(zhì)量要求和處理優(yōu)先級等因素。例如，當需要同時檢測多個工序時，系統(tǒng)會根據(jù)各工序的圖像特征復(fù)雜度和處理器負載情況，智能分配檢測任務(wù)。[0112]在一些實施例中，視覺識別系統(tǒng)會根據(jù)各個并行檢測通道的硬件性能分配檢測任務(wù)，合理利用檢測資源，即，視覺識別系統(tǒng)會啟動多個并行檢測通道，獲取各個并行檢測通道對應(yīng)的硬件參數(shù)信息；根據(jù)硬件參數(shù)信息對各個并行檢測通道進行算力分級，得到算力分級結(jié)果；從待檢測序列中依次獲取排名前列的各個工序的待檢工序圖像，并計算待檢工序圖像的預(yù)計檢測時長；基于算力分級結(jié)果和預(yù)計檢測時長，對待檢工序圖像進行通道分[0113]其中，硬件參數(shù)信息表示并行檢測通道的計算性能指標，包括處理器速度、內(nèi)存容量、緩存大小等。算力分級表示對檢測通道處理能力的等級劃分結(jié)果。預(yù)計檢測時長是指完成工序圖像檢測所需的預(yù)估時間。通道分配指根據(jù)任務(wù)需求和通道能力進行檢測資源的合理分配。[0114]視覺識別系統(tǒng)需要在啟動檢測前進行資源評估和任務(wù)分配。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先獲取所有檢測通道的硬件配置信息；然后根據(jù)性能指標對通道進行分級評估；接著分析待檢測序列中各工序圖像的特征復(fù)雜度；基于圖像特征預(yù)估檢測所需時間；將檢測任務(wù)與通道能力進行匹配分析；制定最優(yōu)的任務(wù)分配方案；同時預(yù)留部分高性能通道用于緊急任務(wù)；最后執(zhí)行任務(wù)分配并啟動檢測流程；持續(xù)監(jiān)控檢測進度，必要時進行動態(tài)調(diào)整。[0115]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)資源評估和任務(wù)分配：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用性能建模方法進行資源管理，包括硬件性能評估、負載容量計算、資源池劃度?？梢岳斫獾氖牵€可以采用其他資源管理或調(diào)度算法來實現(xiàn)檢測效率的提升，此處不作[0116]在資源分配過程中，會遇到任務(wù)負載分布不均導(dǎo)致資源利用率低下的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了動態(tài)負載均衡機制：建立實時負載監(jiān)控體系，跟蹤各通道的資源使用情況；實施任務(wù)動態(tài)遷移策略，在通道間靈活調(diào)配任務(wù)；設(shè)置負載閾值控制，防止單個通道過載；記錄資源利用數(shù)據(jù)，支持分配策略的優(yōu)化調(diào)整。例如，當檢測過程中發(fā)現(xiàn)某個通道負載過高時，視覺識別系統(tǒng)會將部分任務(wù)動態(tài)遷移到負載較低的通道，確保整體檢測效率的最優(yōu)化。[0117]S210、在并行檢測通道完成當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于當前工序生成檢測通過數(shù)據(jù)。[0118]其中，并行檢測通道表示同時進行圖像檢測的多個處理單元。當前工序是指正在執(zhí)行檢測的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。檢測結(jié)果為通過表示當前工序的產(chǎn)品質(zhì)量符合標準要求。檢測通過[0119]視覺識別系統(tǒng)需要及時處理檢測通過的結(jié)果并生成相應(yīng)數(shù)據(jù)。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先驗證檢測結(jié)果的可靠性，包括檢查檢測參數(shù)是否在有效范圍內(nèi)、檢測過程是否穩(wěn)著計算檢測結(jié)果的置信度，考慮檢測條件、參數(shù)穩(wěn)定性等因素；將檢測通過數(shù)據(jù)按照標準格式封裝；同時更新工序狀態(tài)，標記該工序已完成檢測；最后將檢測通過數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，用于后續(xù)的分析和優(yōu)化。[0120]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)檢測通過數(shù)據(jù)的生成與管理：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用多維特征分析方法評估檢測結(jié)果，具體包括：參數(shù)驗證、特征提取、穩(wěn)[0121]在檢測通過數(shù)據(jù)生成過程中，會遇到檢測結(jié)果不穩(wěn)定導(dǎo)致置信度評估困難的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了動態(tài)評估機制：建立多維度的穩(wěn)定性評估模型，綜合考慮檢入時序分析，評估檢測結(jié)果的趨勢性變化；記錄評估過程，支持結(jié)果可靠性的追溯分析。例如，當某工序的檢測結(jié)果波動較大時，系統(tǒng)會增加采樣次數(shù)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分析波動原因，確保生成的檢測通過數(shù)據(jù)具有足夠的可靠性。[0122]在一些實施例中，視覺識別系統(tǒng)會匯總檢測結(jié)果，并將檢測通過的信息記錄到檢測通過數(shù)據(jù)中，使優(yōu)化更精準，即，視覺識別系統(tǒng)會在其他的并行檢測通道完成對應(yīng)的當前工序檢測且結(jié)果為通過時，基于對應(yīng)的當前工序檢測更新檢測通過數(shù)據(jù)。[0123]其中，并行檢測通道表示同時執(zhí)行檢測任務(wù)的多個獨立處理單元，用于提高檢測效率。當前工序是指正在進行檢測的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。檢測結(jié)果為通過表示工序質(zhì)量檢測符合預(yù)設(shè)標準要求。檢測通過數(shù)據(jù)用于記錄合格工序的檢測信息，包括工序參數(shù)、檢測時間、檢測結(jié)果等內(nèi)容。更新操作表示將新的檢測結(jié)果添加到現(xiàn)有的檢測通過數(shù)據(jù)集合中。[0124]視覺識別系統(tǒng)需要在任一并行檢測通道完成檢測且結(jié)果合格時，及時更新檢測記錄。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先確認檢測通道的檢測狀態(tài)，驗證檢測過程的完整性；然后對檢測結(jié)果進行可靠性評估，確保檢測數(shù)據(jù)的準確性；接著提取當前工序的檢測參數(shù)和結(jié)果數(shù)據(jù)；將新的檢測數(shù)據(jù)按照標準格式進行封裝；更新檢測通過數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)記錄；同時更新工序狀態(tài)標記，指示該工序檢測完成；最后觸發(fā)后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化流程。[0125]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)檢測通過數(shù)據(jù)的更新處理：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用分布式數(shù)據(jù)同步機制更新檢測記錄，包括數(shù)據(jù)驗證、增量更新、狀態(tài)同以理解的是，還可以采用其他數(shù)據(jù)管理或更新方法來實現(xiàn)檢測通過數(shù)據(jù)的更新，此處不作限定。[0126]S211、基于檢測通[0127]其中，檢測通過數(shù)據(jù)表示已確認質(zhì)量合格的工序的完整檢測信息。關(guān)聯(lián)工序是指與已通過檢測的工序在工藝上存在依賴或影響關(guān)系的其他工序。待檢測序列表示尚未完成檢測的工序隊列。待檢優(yōu)化序列是指經(jīng)過優(yōu)化調(diào)整后的待檢測工序隊列。[0128]視覺識別系統(tǒng)需要根據(jù)檢測結(jié)果動態(tài)優(yōu)化待檢測序列。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先分析檢測通過工序的工藝特征，識別其在生產(chǎn)流程中的關(guān)鍵影響；然后從工藝數(shù)據(jù)庫中提取工序間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建影響傳遞網(wǎng)絡(luò)；計算其他待檢工序與當前工序的關(guān)聯(lián)程度；對關(guān)聯(lián)度超過閾值的工序進行分析，評估是否可以從待檢序列中移除；生成新的優(yōu)化序列，確保檢測覆蓋的完整性；將優(yōu)化結(jié)果記錄到數(shù)據(jù)庫，用于后續(xù)的檢測優(yōu)化。[0129]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)序列優(yōu)化：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用工藝依賴圖分析方法，具體包括：構(gòu)建依賴網(wǎng)絡(luò)、計算影響強度、確定優(yōu)化策略、序列調(diào)的是，還可以采用其他優(yōu)化算法或決策方法，此[0130]在序列優(yōu)化過程中，會遇到過度優(yōu)化導(dǎo)致漏檢的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了保守優(yōu)化策略：建立工序影響評估模型，嚴格控制工序移除的條件；設(shè)置多級驗證規(guī)則，確保優(yōu)化不會影響檢測的可靠性；保留關(guān)鍵節(jié)點工序，即使存在關(guān)聯(lián)也保持在檢測序列中；記錄優(yōu)化依據(jù)，支持序列調(diào)整的回溯分析。例如，當系統(tǒng)判斷某些工序可以移除時，會先評估這些工序的歷史異常概率，只有在異常概率極低且與已通過檢測的工序高度關(guān)聯(lián)時才執(zhí)行移除操作。[0131]在一些實施例中，視覺識別系統(tǒng)會對檢測結(jié)果進行可靠性評估，對置信度較低的結(jié)果啟動復(fù)檢機制，即，視覺識別系統(tǒng)會先獲取當前工序的檢測通過數(shù)據(jù)的置信度數(shù)值；然后在置信度數(shù)值低于預(yù)設(shè)置信閾值時，獲取待檢測序列的首位工序至并行檢測通道進行檢測，并將當前工序添加至待檢測序列的首位。[0132]其中，置信度數(shù)值表示檢測結(jié)果可靠性的量化指標，用于評估檢測質(zhì)量的可信程度。預(yù)設(shè)置信閾值是指判定檢測結(jié)果是否可靠的標準值。待檢測序列的首位表示優(yōu)先級最高的待檢測工序。添加至首位是指將工序調(diào)整到待檢測序列的最高優(yōu)先級位置。[0133]視覺識別系統(tǒng)需要對檢測結(jié)果的可靠性進行評估，并在可靠性不足時觸發(fā)重新檢測。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先從檢測通過數(shù)據(jù)中提取當前工序的置信度指標；然后將置信度數(shù)值與預(yù)設(shè)閾值進行比對；當置信度低于閾值時，將當前工序標記為需要重新檢測；接著將該工序添加到待檢測序列的最前端；同時從待檢測序列中獲取原有的首位工序；將兩個工序的檢測任務(wù)分別分配到合適的檢測通道；啟動新的檢測流程；最后更新工序狀態(tài)和檢測計劃。[0134]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)置信度評估和重檢處理：可選的，視覺識別系統(tǒng)可以采用多維度置信度評估方法，包括特征匹配度分析、檢測穩(wěn)定性評估、環(huán)境影響重分配、狀態(tài)同步?？梢岳斫獾氖?，還可以采用其他評估方法或重檢策略來實現(xiàn)檢測質(zhì)量的[0135]在置信度評估和重檢過程中，會遇到重復(fù)檢測導(dǎo)致檢測效率下降的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了智能重檢優(yōu)化機制：建立檢測參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整策略，根據(jù)首次檢測結(jié)果優(yōu)化重檢參數(shù)；實施檢測資源預(yù)留機制，確保重檢任務(wù)的及時執(zhí)行；設(shè)置最大重檢次數(shù)限檢測的置信度不足時，視覺識別系統(tǒng)會分析影響置信度的具體因素，有針對性地調(diào)整檢測參數(shù)或切換檢測方法，提高重檢的成功率。16/18頁16/18頁[0136]S212、對待檢優(yōu)化序列進行重新排序，并獲取排序后的首位工序圖像至并行檢測通道進行檢測。[0137]其中，重新排序表示根據(jù)特定策略調(diào)整待檢優(yōu)化序列中工序的檢測順序。首位工序是指排序后優(yōu)先級最高的待檢測工序。工序圖像表示待檢測工序?qū)?yīng)的產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)。并行檢測通道是指可同時執(zhí)行圖像檢測任務(wù)的多個處理單元集合。[0138]視覺識別系統(tǒng)需要科學(xué)合理地安排檢測順序并分配檢測資源。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先分析待檢優(yōu)化序列中各工序的特征，包括工序類型、異常風(fēng)險、檢測難度等；然后根據(jù)多維度評估指標計算各工序的檢測優(yōu)先級，考慮工序重要性、資源消耗、時間約束等因素；基于優(yōu)先級對序列進行排序，生成最終的檢測順序；為排序后的首位工序分配檢測資源，包括確定使用的檢測通道、加載檢測參數(shù)等；從圖像數(shù)據(jù)庫調(diào)取首位工序的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)分發(fā)至指定的并行檢測通道，啟動檢測流程。[0139]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)檢測排序和資源分配：可選的，視覺識別序列重排、資源分配、任務(wù)下發(fā)；可選的，視覺識別系統(tǒng)可以基于動態(tài)規(guī)劃方法構(gòu)建檢測調(diào)[0140]在排序和檢測分配過程中，會遇到檢測資源負載不均衡的問題。對此，視覺識別系統(tǒng)采用了自適應(yīng)調(diào)度機制：建立檢測通道負載評估模型，實時監(jiān)控各通道的資源占用情況；設(shè)置負載均衡規(guī)則，根據(jù)通道狀態(tài)動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略；引入任務(wù)預(yù)估機制，提前規(guī)劃資源分配方案；記錄調(diào)度過程，支持資源利用效率的優(yōu)化分析。例如，當某個檢測通道的處理隊列較長時，系統(tǒng)會根據(jù)首位工序的檢測特征，選擇負載較輕且適合該類檢測的通道執(zhí)行任務(wù)，從而實現(xiàn)資源的合理利用。此外，系統(tǒng)還會根據(jù)檢測結(jié)果的反饋，動態(tài)調(diào)整優(yōu)先級計[0141]S213、在并行檢測通道檢測到工序異常時，將對應(yīng)工序確定為異常工序，并停止所有并行檢測通道的檢測。[0142]參考步驟S108,視覺識別系統(tǒng)會在確定工序存在異常時，停止檢測。同理，該步驟可實施于任一時間，即，步驟S213可以是在步驟S209之后，即并行檢測通道的第一輪任務(wù)分配后檢測并執(zhí)行，也可以是在步驟S212之后，即在并行檢測通道的第二輪任務(wù)分配后檢測并執(zhí)行；可以簡單推導(dǎo)的是，步驟S210至S212可以為復(fù)數(shù)個，即該步驟還可以是在并行檢測通道的第N輪任務(wù)分配后檢測并執(zhí)行。[0143]需要說明的是，異常檢測的終止判斷可以采用快速響應(yīng)機制。視覺識別系統(tǒng)構(gòu)建的異常傳播模型考慮了缺陷特征演變、檢測置信度和影響范圍等多個維度，實現(xiàn)對異常狀態(tài)的實時評估。該模型能夠快速分析異常的可靠性和潛在影響，并在確認異常影響超過容許范圍時觸發(fā)終止指令。例如，當檢測到某工序的關(guān)鍵尺寸超差時，系統(tǒng)會評估該異常對后續(xù)工序的影響程度，分析異常傳播風(fēng)險，并在確認異?？煽啃院蠹皶r終止所有檢測通道的運行。[0144]在一些實施例中，視覺識別系統(tǒng)會對異常情況進行智能分析并給出處理建議，以進行生產(chǎn)設(shè)備的優(yōu)化調(diào)整，即，視覺識別系統(tǒng)會獲取異常工序的檢測圖像和檢測參數(shù)，生成異常分析報告；基于異常分析報告生成異常檢測結(jié)果和參數(shù)調(diào)整建議，并接收用戶輸入的工藝調(diào)整指令；根據(jù)工藝調(diào)整指令對異常工序的生產(chǎn)設(shè)備進行工藝參數(shù)調(diào)整。[0145]其中，異常分析報告表示對檢測發(fā)現(xiàn)的異常情況的詳細記錄和分析結(jié)果。參數(shù)調(diào)整建議是指基于異常分析給出的工藝參數(shù)優(yōu)化方案。工藝調(diào)整指令表示用戶確認后的具體參數(shù)調(diào)整要求。生產(chǎn)設(shè)備是指執(zhí)行工序加工的具體設(shè)備。[0146]視覺識別系統(tǒng)需要在發(fā)現(xiàn)異常后進行分析診斷并指導(dǎo)工藝調(diào)整。具體的，視覺識別系統(tǒng)首先收集異常工序的檢測圖像和參數(shù)數(shù)據(jù)；然后對異常特征進行提取和分析；生成包含異常描述、原因分析和影響評估的分析報告；基于異常原因制定參數(shù)調(diào)整建議；將分析結(jié)果和調(diào)整建議提供給用戶；接收并驗證用戶的調(diào)整指令；最后執(zhí)行工藝參數(shù)的調(diào)整操作；同時監(jiān)控調(diào)整后的生產(chǎn)狀態(tài)。[0147]在一些實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)異常分析和參數(shù)調(diào)整：可選的，視覺識別方案生成、驗證評價；可選的，視覺識別系統(tǒng)可以基于反饋控制模型優(yōu)化參數(shù)調(diào)整，包括狀他分析方法或優(yōu)化策略來實現(xiàn)工藝改進，此處不作