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OpenCV+LLM融合:FPC缺陷检测效率提升300%的奥秘——基于工业产线的多模态AI质检方案

摘要:本文针对柔性电路板(FPC)人工质检效率低、误检率高的行业痛点,提出基于OpenCV与大语言模型(LLM)融合的智能缺陷检测方案。通过构建多模态提示词工程模板实现图像特征与自然语言的跨模态映射,设计Halcon+LLM决策链完成从图像采集到缺陷分类的全流程自动化。结合某上市电子企业FPC产线实测数据,验证方案可将单工位检测效率从12片/分钟提升至48片/分钟,误检率从8%降至0.9%。文中提供完整的OpenCV图像处理代码、LLM决策逻辑及产线部署方案,附多模态提示词模板下载与工业级测试数据集,助力制造业实现AI质检的工程化落地。


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OpenCV+LLM融合:FPC缺陷检测效率提升300%的奥秘——基于工业产线的多模态AI质检方案

关键词:工业AI;缺陷检测;OpenCV;LLM;多模态融合;Halcon;智能制

转载自CSDN-专业IT技术社区

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