RubbishAIClassifier 垃圾 AI 分拣

要解决的问题

这个项目面对的是真实产线上的分拣与追踪需求。现场需要知道当前识别出的物料是什么、哪一类配方在运行、动作是否已经触发，以及日志里有没有异常。如果这些信息分散在多个窗口里，操作和排障都会变慢。

核心功能

• 工业相机取流并进入 AI 分类流程。
• 运动控制卡与气阀线程协同执行分拣动作。
• SQLite 记录用户、物料、配方和日志。
• 统计图表展示分拣结果和运行状态。

设计思路

项目把视觉识别、执行动作和数据记录拆开处理。相机负责输入，分类器负责判断，控制卡和气阀线程负责执行，SQLite 负责回写数据。这样可以把每一层问题单独定位，不会把产线逻辑混成一个难维护的黑箱。

技术亮点

亮点在于它不是“识别一张图”这么简单，而是把识别结果接到工控动作上。图表和日志让产线变化能被观察，分类结果还能进入持久化记录，适合真实设备场景。