化肥颗粒进入后，智能体如何实现在线检测比例？
现场不是先拍一批图片、再离线算比例，而是把视觉检测嵌进一次抽检节拍。三类化肥倒进托盘之后，依次经过六个环节。
- 人工上料。操作员把三类颗粒倒入振动托盘。允许预先混合、随机放置。此时不拍照。
- 振动铺平 3s。按下振动按钮，电磁振动平台震动 3 秒，把颗粒摊成单层。不允许堆放、叠放，也不允许在震动过程中采图。
- 停振给拍照信号。3 秒到时自动停振。光电／完成信号到位后，才向相机发软触发。
- 俯视采图与推理。500 万相机按工作距离 500 mm 俯视取图，送 VisionAgent 做三类分割和面积占比计算。
- 输出 OK／NG。三类占比都在配方区间内，三色灯亮绿灯；任一类超差，红灯加蜂鸣。HMI 同步显示各类比例。
- 侧翻下料。判定锁存之后，气缸把托盘向电柜对侧翻 35°–45°，再短振 1–2 秒清盘，颗粒滑入宽口接料斗。回水平锁定后，才允许下一盘。
| 层级 | 组成 | 职责 |
|---|---|---|
| 铺平与下料 | 电磁振动托盘、侧翻气缸、水平锁、宽口接料斗 | 3s 摊成单层；判定后侧翻 + 短振清盘；回位锁死才能再检 |
| 光学成像 | 500 万相机、16mm 镜头、四条高位白色条形光 | 托盘正上方俯视；条光在视野锥外侧斜打满盘，不挡镜头 |
| 视觉软件 | VisionAgent 3.0、配方阈值、HMI 看板 | 种类分割、面积占比、OK／NG 判定、原图归档 |
| 信号执行 | 光电、三色灯、蜂鸣器 | 停振后给拍照信号；绿灯放行、红灯报警 |
视觉系统不改人工倒料这个动作，补上的是中间的判断和下料：先保证单层可见，再把像素面积变成三类占比，最后用灯和料斗把结论落到工位上。
智能体内部
张量流把抽检链路摆在同一张画布上
VisionAgent 不把采集、训练和判定拆成三套软件。停振信号进来之后，工业相机、图像预处理、语义分割、事件探测和状态机排在同一条张量流上。拖拉拽摆定节点，换方只改阈值，不必另建工程。
算子库里每个节点的职责是固定的。落到这一盘化肥上，分割输出的是 1／2／3 类颗粒，事件探测认的是「物体存在」，不是缺陷。
- 工业相机：一个节点对应一个机位。停振后按采集周期产出俯视托盘帧，送入图像预处理。
- 图像预处理：按工位完成去噪、增强与归一化，交给语义分割。
- 语义分割：用该工位迁移好的模型标出 1／2／3 类化肥颗粒，输出类别、位置与置信度。
- 事件探测：从分割结果里探测状态变化，按三类分别生成「物体存在」事件。
- 结果汇总：把三类像素面积合成总占比，对照配方上下限给出这一盘的 OK／NG。
- 状态机：跟踪本盘三类检出（E0／E1／E2），把终判对齐到这一盘、这一拍。
视觉大模型，少样本、强泛化
三类颗粒靠颜色和形态区分，没有裂纹那样可以写进规则的几何特征。换个角度、换个光照，同一堆料看上去就不一样。按传统小模型的路子，往往要攒上万张图，训练周期以月计；抽检换方又勤，等不到那个时候。
少样本标出三类，再在线上迭代
项目开始时，从现场单层图像里挑出有代表性的样本，在标注页标成 1／2／3 类，执行少样本迁移，再逐张复核掩膜是否贴颗粒、有没有把托盘底色吃进去。
之后遇到首批样本没覆盖的新料、新光照，留下图像、补充标注就能继续迭代。不必从头攒数据重训，相机接入和张量流配置也不用动。
三类化肥颗粒的检出条件
GPU 事件编排器里，三类各写一条「物体存在」：目标类别分别是 1 类、2 类、3 类，检测区域为全图，不切图。右侧状态机 E0／E1／E2 与这三条事件对齐，三类都按同一套条件检出，面积占比才有同一口径。
工艺前提
为什么必须先铺平
占比按像素面积算：Pᵢ = Sᵢ / (S₁+S₂+S₃) × 100%。相机看见的是投影，不是称重。颗粒一旦叠放，下层被挡住，面积失真，占比就不能用。
所以振动不是可选项。本方案把铺平时长锁在 3 秒，到时自动停振；震动过程中相机不采图。停振且托盘到位，才是拍照的唯一允许时刻。
OK 的条件也很硬：三类占比都落在配方上下限内，才亮绿灯；任一类超差，红灯加蜂鸣。配方阈值在 HMI 上可配，换方时改限值，不必改光机。
一台智能体做完判断
种类判断和面积占比，都在这一台里
这套抽检工位只配一台边缘智能体。相机管理、三类分割、面积占比、配方对照、声光输出，都在这一台上跑——实施人员不需要在采集软件、训练平台和判定程序之间来回切换。
和传统“拍完图再拿去电脑上算”不同：停振信号进来，采图、分割、算占比、出灯，是同一条链路。原图和结果一并归档，复盘时能对上这一盘料。
光机与下料
俯视看整盘，条光在视野外斜打
三类颗粒的颜色差要靠均匀照明托出来。相机挂在托盘正上方，工作距离 500 mm；四条白色条形光高挂在龙门四周，位于视野锥外侧，斜向下把整盘打亮。灯不进画面，也不挡镜头。
| 名称 | 规格 | 数量 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 工业相机 | 500 万像素 | 1 台 | 顶部俯视采图 |
| 工业镜头 | 焦距 16mm | 1 支 | 匹配视野与物距 |
| 白色条形光 | 高亮均匀条形光 | 4 套 | 视野外斜打满盘、消阴影 |
| 电磁振动平台 | 托盘 + 振动控制 | 1 套 | 铺平 3s；下料短振 1–2s |
| 光电传感器 | 对射／反射式 | 1 套 | 停振到位，给出拍照信号 |
| 侧翻气缸 + 水平锁 | 35°–45° 侧翻 | 1 套 | 判定后下料，回位锁死再检 |
| 接料斗 | 宽口深斗 | 1 套 | 装在电柜对侧，包住落料沿 |
| 三色灯 + 蜂鸣 | 工业声光 | 1 套 | OK 绿灯／NG 红灯 + 报警 |
判定之后，托盘自己把料倒出去
抽检节拍卡在下料上，人用手刮盘又慢又容易混桶。半自动方案把下料接到判定后面：气缸顶起托盘，向电柜对侧翻 35°–45°，振动平台再短振 1–2 秒，颗粒滑进宽口深斗。料斗口包住落料沿，避免洒到机架上。光机和龙门不动，只有托盘翻转；回水平锁定之前，下一盘的振动和拍照都被挡住。
硬件侧（一次定型）
- 龙门、500 mm 物距、四条高位条光
- 振动托盘与 3s 铺平时序
- 侧翻气缸、水平锁、宽口接料斗
- 光电、三色灯、蜂鸣器
软件侧（日常可配）
- 三类分割模型与配方上下限
- 停振 → 拍照 → 判定的张量流
- OK／NG 声光与下料允许位
- 原图、占比、结果归档
模型看见了什么
少样本标出三类，再算面积
三类化肥靠颜色和形态区分，没有像裂纹那样稳定的几何特征可以写规则。做法是在智能体里把典型单层样本标成 1／2／3 类，做少样本迁移，再逐张复核分割是否贴颗粒、有没有把托盘底色吃进去。
分割稳定之后，面积占比就是像素统计。粉／青／橙对应 1／2／3 类，界面上同时给出各类面积和总占比。
看板上的结果
操作员看见的是占比和灯
操作员不必读分割掩膜。看板上是三类比例，工位上是绿灯或红灯。灯的颜色和占比结论指向同一盘料；需要复盘时，再打开这一盘的原图和掩膜。
信号时序也按这个顺序锁死：上料不触发拍照，振动 3 秒到时停振，光电给拍照信号，智能体软触发采图，判定之后才允许侧翻。震动中拍照、未回水平就再倒料，都被挡住。
重复性怎么测
静态 0.3%–0.6%，动态 2%–3%
重复定位精度按三类总占比的极差值来评：同一堆料各帧的 max−min。静态是料不动、连续拍；动态是重新铺料或再次放置后再测。结论写在首屏上：静态落在 0.3%–0.6%，动态落在 2%–3%。
下面这组数都从同一套界面读取「1／2／3 类总占比」，不是另算一遍。
| 样本 | 1 类总占比 | 2 类总占比 | 3 类总占比 | 极差值（三类） |
|---|---|---|---|---|
| 图1 第1帧 | 33.71% | 22.10% | 44.19% | 0.12% / 0.12% / 0.12% |
| 图1 第2帧 | 33.59% | 22.11% | 44.29% | |
| 图1 第3帧 | 33.71% | 21.99% | 44.31% | |
| 图2 第1帧 | 37.88% | 19.36% | 42.76% | 0.42% / 0.57% / 0.43% |
| 图2 第2帧 | 37.89% | 19.78% | 42.33% | |
| 图2 第3帧 | 37.47% | 19.93% | 42.60% | |
| 图3 第1帧 | 36.71% | 17.89% | 45.40% | 0.26% / 0.07% / 0.33% |
| 图3 第2帧 | 36.97% | 17.96% | 45.07% | |
| 图3 第3帧 | 36.86% | 17.92% | 45.22% | |
| 静态结论 | 三类极差值落在 0.3%–0.6% 区间（图2 的 0.57% 为实测上限） | |||
| 样本 | 1 类总占比 | 2 类总占比 | 3 类总占比 |
|---|---|---|---|
| 动态样本 1 | 44.99% | 23.01% | 32.00% |
| 动态样本 2 | 46.25% | 23.17% | 30.58% |
| 动态样本 3 | 46.78% | 20.24% | 32.98% |
| 动态样本 4 | 47.44% | 21.48% | 31.10% |
| 极差值 | 2.45% | 2.93% | 2.40% |
这套工位要回答的问题很具体：三类化肥倒在一起，比例在不在配方里。相机负责看清单层，智能体负责把像素变成占比，灯和料斗负责把结论交出去。
静态极差值说明同一盘料连拍是稳的；动态极差值说明重新铺一次，偏差仍落在 3% 以内。铺平做不到，这两条都不必谈。
视觉大模型，少样本标出三类；
视觉智能体，占比、配方、OK／NG 一条链路；
先铺平，再拍照，侧翻下料，抽检闭环。