EPLUSEPLUSAI · IoT · Vision · Software

APPLIED AI · IoT · VISION

从数据到判断,从现场到价值。

分析传感器收集的变化与摄像头捕获的图像。EPLUS 开发连接数据采集、模型训练推理、运营界面与业务系统的 AI 解决方案。

EPLUS / APPLIED INTELLIGENCE01 — 02
01 / IoT INTELLIGENCE

TasumHouse AI

传感器信号分析

ESP32→AI MODEL→INSIGHTS
02 / AI VISION

eVision AI

产品图像分类

CAMERA→YOLO11→OK / NG
DATA · MODELS · OPERATIONSIoT × VISION
FIELD DATAWi-Fi CSIIsolation ForestYOLO11PySide6MODEL OPERATIONS

01 / SOLUTIONS

两种面向现场的 AI

用 IoT 了解空间变化,用 Vision 检查产品质量。从运营角度连接不同的数据。

IoT INTELLIGENCE

TasumHouse AI

感知空间变化的 AI
ESP32Wi-Fi CSIV2 MODEL

采集 Wi-Fi CSI 和温湿度,分析异常信号模式的 IoT 综合管理平台。关联客户、场所、安装位置和设备,并按权限查看数据。

  • ESP32 · MQTT 传感器采集
  • V2 活动/夜间模型训练与版本管理
  • 约每5分钟生成特征并自动推理
  • 地图监控 · 采集、训练和运行状态

异常分数表示环境信号变化,不能确认动作、跌倒、睡眠状态或医疗风险。

AI VISION INSPECTION

eVision AI

按产品训练的质量检测
YOLO11LOCAL AIOK / NG / HOLD

从 USB 摄像头和 Windows PC 开始的 AI 外观检查。使用 Python、PySide6 和 YOLO11 训练产品图像,将 OK、NG、待确认判断与检测记录相连。

  • 拍摄/导入图像 · 确认产品/LOT
  • 产品专用 YOLO11 图像分类模型
  • 常驻 AI 工作进程 · 模型缓存 · 本地推理
  • SQLite 检测记录 · 产品统计 Dashboard

当前采用图像分类。缺陷定位、移动检测、MES/产线集成属于扩展方向,需要现场验证。

02 / HOW WE BUILD

从采集到运营的一体流程

让模型结果用于实际工作,需要共同设计数据质量、判断标准和运营记录。

  1. 01

    采集

    传感器 · 图像

    确定安装和拍摄条件,获取可分析的数据。

  2. 02

    训练

    数据 · 模型

    按产品与环境划分数据并管理模型版本。

  3. 03

    判断

    推理 · 验证

    显示分数与分类,结合现场标准复核。

  4. 04

    运营

    记录 · 业务

    记录处理状态与结果,连接看板和工作流程。

03 / RESPONSIBLE OPERATIONS

可解释运营状态的 AI

在结果之外,提供数据时效、模型版本、处理状态和判断记录。

数据质量
检查采集延迟、有效数据、图像清晰度和标签
人工复核
复核低置信度或不明确的结果
持续验证
位置、照明或产品改变后重新训练和验证

04 / ENGINEERING JOURNAL

记录技术与实现

在 IT Manmulsang 公开实现过程、现有功能与扩展方向。

eVision 早期 Windows 版本手册+

此资料为原 C# WinForms 界面。最新 Python/PySide6 版本请参考开发文章。

打开原尺寸手册 ↗eVision 早期 Windows 版本手册

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