深圳市斯邁爾電子有限公司2025-07-01

MV-SC6050M 的算法模型更新支持多種靈活方式，既可通過外接設備快速部署，也能在無外接設備時通過本地交互完成，具體更新路徑與技術細節如下： 外接設備快速更新（推薦方案） USB Host 接口導入：通過 U 盤等 USB 存儲設備，將預訓練模型文件（.h5/.onnx 格式）拷貝至相機 64GB 存儲中，在 VM 平臺中一鍵加載，5 分鐘內完成模型更新。某電子元件廠更換 PCB 板型號時，利用該方式 10 分鐘內完成新焊點檢測模型的部署，較傳統編程方式節省 2 小時。 網絡傳輸更新：通過 Gigabit Ethernet 接口連接局域網服務器，利用 FTP 協議下載更新模型，支持批量多相機同步更新。在汽車總裝線的多工位檢測中，10 臺相機可在 15 分鐘內完成模型統一升級，確保檢測標準一致性。 無外接設備的本地更新 增量學習（在線優化）：無需外接設備，直接在相機本地通過 VM 平臺進行模型微調。當檢測到新類型缺陷時，操作人員可在相機外接顯示器上標記異常樣本，系統自動提取特征并更新模型，適用于小樣本場景的快速迭代。某手機屏幕檢測線通過該方式，將新出現的 OCA 氣泡缺陷識別率從 70% 提升至 95%，耗時只 40 分鐘。 本地訓練（簡化版）：內置輕量化訓練模塊，支持小規模數據集（＜1000 張）的本地訓練。在食藥品行業的標簽變更場景中，可現場采集新標簽樣本，直接在相機本地完成 OCR 模型訓練，無需專業 AI 工程師參與，降低技術門檻。 更新流程的自動化與可靠性 模型更新支持版本管理與回滾機制，每次更新自動備份歷史版本，若新模型效果不佳可一鍵回滾。在汽車發動機檢測中，某批次模型更新導致誤檢率上升時，操作人員通過回滾功能 1 分鐘內恢復至歷史穩定版本，避免批量不良品產生。

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