钣金件化学池视觉跟踪系统（极简版）

1. 方案概述

核心：单摄像头俯瞰 + 反光圆点计数（1-5个圆点区分框号）
逻辑：数白点知框号，看画面分区知池位，时间防抖算时长
成本：¥340（单摄像头覆盖≤8米产线）
维护：每月擦拭镜头，圆点掉了重贴（3M胶，2秒完成）

2. 硬件配置

部署：摄像头装于线体正上方3米，俯瞰全部化学池（假设池子排布长度≤8米；若>8米，分2段，2个摄像头，成本¥620）

3. 载具标识（5框循环）

在铁框顶部中央贴反光圆点（背胶直接贴，无需改造）：

优势：反光点在LED照射下呈纯白高亮，二值化后自动分离，不受颜色褪色影响。

4. 算法逻辑（纯CV，20行代码）

import cv2
import numpy as np

def track_pools(frame, pool_zones):
    # 1. 高阈值二值化（只保留反光点）
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 2. 连通域计数（数白点）
    n, _, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh)
    dots = [c for i, c in enumerate(centroids) if 50 < stats[i,4] < 500]
    
    # 3. 映射框号（1-5个点）
    frame_map = {1:'A', 2:'B', 3:'C', 4:'D', 5:'E'}
    frame_id = frame_map.get(len(dots), 'Unknown')
    
    # 4. 分区判池（预标定画面像素范围）
    if dots:
        avg_x = np.mean([d[0] for d in dots])
        for pool_id, (xmin, xmax) in pool_zones.items():
            if xmin <= avg_x <= xmax:
                return frame_id, pool_id, len(dots)
    return None, None, 0

状态机（同前）：识别持续3秒算入池，丢失10秒算出池，自动计算时长。

5. 数据对接（TMOM/MES）

上线绑定（扫码枪/PDA）

工人投料：
  1. 扫工单条码（WO-001）
  2. 肉眼看点数，PDA选"框A/B/C/D/E"
  3. 系统绑定：红点数量=框号 ↔ 工单号

实时数据流

[摄像头检测到3个白点（框C）在画面左侧（酸洗池区域）]
           ↓
[上报MQTT] {"pool":"ACID_01","frame":"C","event":"ENTRY","ts":"10:00:00"}
           ↓
[TMOM记录] WO-001在酸洗池开始浸泡

看板展示

• 酸洗池：框C（WO-001）已泡 04:32
• 水洗池：空闲

6. 实施计划（3天）

7. 维护方案（极简）

应急：若圆点脱落，现场贴新点+在PDA手动更新框号映射（30秒恢复）。

8. 成本与收益

投资：¥340（1摄像头）或¥620（2摄像头，长产线）
对比人工：省3班抄表员（¥216,000/年）
回本周期：0.5天

风险与对策：

• 框叠放遮挡：规定叠放≤2层，且圆点贴在侧面（摄像头斜俯可见）
• 反光点污染：水枪冲洗即恢复，或撕掉重贴（¥0.2成本）
• 区分上限：最多5个框（1-5个点），若框>5个，改用"圆点+位置编码"（如左上1点=框F，右上1点=框G）

结论：极简、零训练、免改造铁框，3天上线，适合快速验证或小型产线。