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本文介绍了如何利用YOLOv8深度学习算法实现工业螺丝表面瑕疵检测。传统OpenCV算法在处理几何特征明确的测量任务上表现优异，但在检测形态复杂的表面瑕疵时存在局限性。文章详细阐述了从传统算法向深度学习的范式转变，重点讲解了目标检测的核心概念和YOLOv8的优势。 主要内容包括： Python环境的搭建与虚拟环境配置 数据准备工作，包括对MVTec AD数据集中螺丝瑕疵的分类合并策略 使用Labe

本文介绍了在本地部署阿里巴巴Qwen团队研发的多模态大模型Qwen3-VL-8B-Thinking的完整流程。该模型具备强大的视觉语言理解能力，支持图像、视频、OCR等多模态处理。文章详细阐述了本地化部署的优势（数据安全、成本可控、低延迟响应）、GPU资源规划方法，并重点推荐使用vLLM框架进行部署，因其具备高吞吐量、高效内存管理等特性。安装指南部分提供了NVIDIA驱动、CUDA Toolkit

本文介绍了如何使用SiliconFlow API调用语言模型和图文多模态模型。首先需安装openai和pillow库。语言模型调用示例展示了如何通过DeepSeek-V3模型获取关于中国大模型行业2025年发展的分析。图文模型部分详细说明了如何将本地图片转换为WebP格式的Base64字符串，并通过GLM-4.5V模型进行OCR识别。两个示例均采用流式响应处理，支持实时输出结果。文中的代码片段可直

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在光学系统中，物方和像方分别指实际物体和其成像所在的空间区域。工作距离包括镜头和光源到物体的距离，而视场（FOV）是视觉系统能观察到的物方范围，通常需大于实际物体尺寸以应对机械误差。光学放大倍率是像与物的大小比，与相机芯片尺寸和所需视场相关。相机芯片尺寸以英寸表示，但需转换为毫米进行计算。镜头选型的关键公式为光学放大倍率等于相机芯片长度除以视野长边，也等于焦距除以工作距离。通过实例，展示了如何根据

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