开篇导言

场景痛点
"某汽车零部件厂每月因人工质检遗漏损失300万，直到部署了基于Python的视觉检测系统..."

• 传统质检效率低下、成本高昂

• 深度学习技术带来的产业变革

• Python在视觉识别领域的独特优势

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一、技术架构解析

1.1 系统组成模块

图表

代码

下载

检测结果

图像采集

预处理

深度学习模型

业务逻辑

可视化输出

1.2 技术选型对比

模块	可选方案	本次选择	优势
图像处理	OpenCV/PIL/Scikit-image	OpenCV 4.8	实时性能优异，工业级稳定性
深度学习框架	PyTorch/TensorFlow	TensorFlow	动态图易调试，生态完善
部署工具	Flask/FastAPI/Gradio	Flask	快速构建演示界面

核心代码

from flask import Flask, request, render_template, redire