焊缝视觉检测工作台原型

我们没有从模型或工具清单开始，而是先和使用者一起走完这项工作，确认谁提供输入、谁在中途判断，以及什么结果才算真正完成。

我们先读取三维样例，接着确定 ROI 与基准平面，再计算几何指标，再应用版本化规则，最后输出状态并保留人工复核。

焊缝判断需要可测量的三维数据、明确阈值和规则版本，不能让模型根据图片直接替代现场检测与验收。

在几轮讨论里，我们把问题拆成几个彼此相连的部分：焊缝 ROI 与基准平面、宽度、余高、咬边深度和路径偏移、规则判定与人工复核。这样每一步要解决什么、由谁确认，都能在动手之前说清楚。

我们把确认过的工作步骤搭成一条可运行的管道，让 AI 负责整理、检索和生成，让关键判断仍然回到业务人员手里。

最后留下来的不是一个孤立模型，而是三类样例运行工作台、测量值、阈值、规则版本与判定状态。

样例和产线数据按工厂与设备隔离；原始数据、标定信息、规则版本和判定结果保留可追溯记录。

样例点云已经能够经过几何计量和规则判断输出清晰状态，同时把需要人工复核的位置保留下来。它证明了工作流方向，但仍需现场标定和工业验收。

这是使用样例数据的检测工作台原型，不是现场传感器、工业标准或生产质量验收的替代品。