深圳市斯迈尔电子有限公司2025-07-01

MV-SC6050M 的算法模型更新支持多种灵活方式，既可通过外接设备快速部署，也能在无外接设备时通过本地交互完成，具体更新路径与技术细节如下： 外接设备快速更新（推荐方案） USB Host 接口导入：通过 U 盘等 USB 存储设备，将预训练模型文件（.h5/.onnx 格式）拷贝至相机 64GB 存储中，在 VM 平台中一键加载，5 分钟内完成模型更新。某电子元件厂更换 PCB 板型号时，利用该方式 10 分钟内完成新焊点检测模型的部署，较传统编程方式节省 2 小时。 网络传输更新：通过 Gigabit Ethernet 接口连接局域网服务器，利用 FTP 协议下载更新模型，支持批量多相机同步更新。在汽车总装线的多工位检测中，10 台相机可在 15 分钟内完成模型统一升级，确保检测标准一致性。 无外接设备的本地更新 增量学习（在线优化）：无需外接设备，直接在相机本地通过 VM 平台进行模型微调。当检测到新类型缺陷时，操作人员可在相机外接显示器上标记异常样本，系统自动提取特征并更新模型，适用于小样本场景的快速迭代。某手机屏幕检测线通过该方式，将新出现的 OCA 气泡缺陷识别率从 70% 提升至 95%，耗时只 40 分钟。 本地训练（简化版）：内置轻量化训练模块，支持小规模数据集（＜1000 张）的本地训练。在食药品行业的标签变更场景中，可现场采集新标签样本，直接在相机本地完成 OCR 模型训练，无需专业 AI 工程师参与，降低技术门槛。 更新流程的自动化与可靠性 模型更新支持版本管理与回滚机制，每次更新自动备份历史版本，若新模型效果不佳可一键回滚。在汽车发动机检测中，某批次模型更新导致误检率上升时，操作人员通过回滚功能 1 分钟内恢复至历史稳定版本，避免批量不良品产生。

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