YTP 直线轴承推出一套拍照识别型号的智能工具，面向设备厂采购、设备工程师、仓库备品管理、下游客户，提供图片识图+扫码核验双路径查询，一站式解决轴承选型、识别、验真、询价难题：
1. 拍照识图识别轴承（当前核心功能）
客户手上轴承实物、样品、图纸，上传1～3张照片，AI自动识别轴承外观、型号，快速判定轴承型号；
解决痛点：仓库备品年代久、打标磨损，旧设备拆下来的轴承看不清型号，不用翻厚厚的样本手册、不用反复对照图纸，拍照就能识别型号，大幅节省工程师、仓管核对型号的时间。识别出型号后，可直接调取产品参数，一键获取参考报价。
2. 一物一码扫码验真伪（预留待上线功能）
轴承外包装附带专属防伪二维码，实现一物一码溯源。
客户微信扫码即可核验产品真伪，同时查看产品型号、生产批次、出厂信息；系统会记录扫码记录，若二维码被多次扫描，自动预警，帮助客户辨别假货，保护品牌与采购方。扫码同时也能直接调出产品资料、技术参数，对接询价。
3. 适用场景
✅工厂仓库备品管理：盘点库存、老旧备件识别，快速确认备品型号，方便采购备货；
✅设备维修工程师：设备拆机，旧轴承打标磨损模糊，拍照识别型号，快速匹配替换件；
✅采购选型：拿到样品，拍照识别，查看参数、获取报价，简化询盘流程；
✅品牌防伪溯源（暂未上线）：客户收货扫码验真，打击仿冒产品，保障正品采购。本系统采用 AI 技术识别法兰形状（圆/方/椭圆）、法兰位置（端部/中间/突出导向），优先用YOLO图像检测+实例分割深度学习模型，提取法兰轮廓和坐标，搭配百度OCR文字识别做交叉校验；再加上几何尺寸规则+人工下拉选择兜底，是工业场景准确率最高的方案，如果单纯依靠手工编写几何轮廓判断代码，处理油污、倾斜、旧件实拍图时已经遇到瓶颈。现阶段先继续使用现有识别方案，持续收集识别出错的真实现场照片；等样本积累充足，对图片做框选、打标签，形成YOLO训练数据集，训练深度学习模型，用AI视觉来解决几何规则无法处理的复杂识别场景，宁波宇通轴承也以此AI视觉技术为突破口，延伸应用到车间产品外观自动检验，开辟质检数字化新路。依托同源YOLO模型，既能对外供客户拍照识型号、核验真伪；对内自动检测轴承划痕、磕碰、法兰变形等外观缺陷，一套视觉技术内外复用，打造差异化竞争力。
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