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详细说明: - 创建光伏晶硅电池片印后AOI检测与分拣单元展示页面 - 橙黄色太阳能主题设计(#f59e0b主色橙, #d97706琥珀色强调) - 4个核心模块: * 自动化控制工程师 - 项目概述与设备选型 * PLC工程师 - PLC控制逻辑与I/O配置(14输入/13输出) * 机器人调试工程师 - 机器人编程与分拣逻辑(RAPID, ≤0.8秒节拍) * 机器视觉识别工程师 - 视觉标定与性能验证(ViDi深度学习, 7类缺陷) - 技术栈: 西门子S7-1500 PLC + ABB IRB 1200六轴机器人 + 康耐视In-Sight D900视觉系统 - 性能指标: ≥3600片/时产能, 99.7%检出率, ≤0.3%漏检率, ≤300ms检测时间 - 检测缺陷类型: 断栅/漏印/拖浆/脏污/划伤/崩边/色差 - 完成化工订单班图片处理记录归档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# 化工订单班图片处理完成记录 (2025-10-04)
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## 任务内容
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- 订单班：化工
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- 文档：半导体ai综合检测项目 281d463fce518050869ac4e6fd58a861.md
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- 任务：检查图片文件命名是否符合标准
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## 处理结果
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### 文件统计
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- 图片总数：8个
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- 重命名文件：0个（已全部标准化）
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- 保持原名：8个（已是描述性中文名）
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### 图片清单（已标准化）
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#### 已符合标准的描述性中文名 (8个)
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1. 检测背景主图.jpg
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2. 硅晶圆检测项目.jpg
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3. 光学镜头检测硅晶圆示意图.jpg
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4. 外观热力图（颗粒划痕腐蚀）.jpg
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5. 厚度分布图.jpg
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6. 电学对比图.jpg
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7. 成分抽检卡片.jpg
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8. 检测结果主图.jpg
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### Markdown文档引用检查
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所有8个图片引用已经完全符合标准：
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## 验证结果
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✅ 所有图片文件名与alt text完全一致
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✅ 所有图片引用格式正确
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✅ 文档可正常渲染所有图片
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✅ 无需进行任何重命名操作
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## 特点说明
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化工订单班的图片处理是最规范的，所有图片从一开始就使用了标准的描述性中文命名，展示了最佳实践：
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- 使用专业术语：如"硅晶圆"、"光学镜头检测"
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- 描述清晰：如"外观热力图（颗粒划痕腐蚀）"明确说明了热力图的具体内容
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- 功能明确：如"检测背景主图"、"检测结果主图"清晰区分主图用途
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## 对比其他订单班
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- **财经商贸**：需要重命名21个（从hash名称、通用名称转换）
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- **环保**：需要重命名22个（从hash名称、通用名称、Whisk系列转换）
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- **化工**：0个需要重命名（已全部标准化）✨
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## Git提交记录
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提交ID: c579dae9
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提交信息: "feat: 完成化工订单班图片处理和项目记忆重组"
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提交时间: 2025-10-04
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**最后更新**：2025-10-04
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**处理状态**：✅ 完成（无需操作） |