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PRJ-2026-0815
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通过深度学习视觉识别技术，构建闭环自动化质量检测系统，解决高反光金属表面微瑕疵识别难题，全面替代人工目检。
smart_toy AI 智能匹配引擎
12
候选执行团队
5
通过初筛
2
已提交方案
匹配进度
60%
timer预计匹配完成：3-5 个工作日
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description项目需求详情
项目名称待回读
实现生产线全自动化质检，精度需达到99.9%以上，减少人工干预，提升产线效率 35%。
仅含软件算法研发与本地部署调试，不含硬件采购、ERP 深度对接及后续运维。
YOLO/Transformer 架构，TensorRT 推理加速，边缘端低延迟部署能力。
CNN模型、.onnx 边缘部署包、实时监控看板源码、完整技术文档。
项目预算
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预计周期
45 工作日
可返修次数
3 次
完成期限
2026.12.15
通过 SOP 标准件实测，漏检率 ≤ 0.1%，系统运行平均延迟 < 50ms，模型 mAP ≥ 0.95。
光照波动可能影响模型准确率；第三方 ERP 接口文档缺失可能导致集成延期。
- lockTLS 1.3+ 传输加密，AES-256 存储
- shield项目结束 30 日内删除数据副本
flag预设里程碑拆分
M1
数据集构建与基准测试
T+15 工作日 · 30% 预算
M2
模型训练与系统集成
T+35 工作日 · 40% 预算
M3
最终部署验收与移交
T+45 工作日 · 30% 预算
info里程碑可在执行团队提交方案后根据双方共识进行调整