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【简道云·插件开发大赛】你说的都队:工单缺料表、身份证正反面识别、人像抠图

我是社区第845866位番薯,欢迎点我头像关注我哦~
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一、选手介绍

  • 姓名:曹裕
  • 职业:数字技术
  • 所属行业:制造业
  • 参赛初衷:运用插件,提高跨表单运算能力,能够直观查看数据,减少数据通讯开销。避免后台接收大量数据,造成数据冗余及资源浪费。

二、作品介绍

插件一:工单缺料表

  • 插件简介:
    • 根据产线生产计划,自动统计未来日期内的物料缺失情况。
  • 插件详细介绍:
      • 基础数据源自产线生产计划、物控BOM清单以及仓库物料库存。
      • 设定生产截止日期,发放工单,配置对应的产品结构,整理产品型号信息。
      • 进行物料分析:根据生产计划表,填制物料分析表计算出所需材料的标准用量
      • 查找库存,控制物料出库的数量,判定发放的数量是否满足生产使用的需要,统计物料供应情况。
    • 适用行业:
      • 通用型,不区分行业。
    • 需求场景举例:
      • 业务背景:生产物料作为制造型企业最重要的资源之一,占生产成本近一半的比重。物料管控的好坏直接影响生产任务的达成、产品的质量、生产成本的高低、仓库库存的多少、企业现金流等,不可不察。
      • 当前痛点:产线缺料及停工待料,产能利用不充分工单不能准时开工,生产计划延误,不能按期交货。缺料或供应不及时,寻求紧急采购,拉高采购成本。
      • 解决方案:提前制定物料需求计划,创建产品所需的零件,物料,组件和其他物料的完整BOM清单,以及收集和使用所需物料所需的说明。计算时采用物料“先进先出”的原则顺序,在物料仓管员核对所领物料是否有库存之后,提前预测未来的工单缺料数量,随时掌握物控情况
    • 设计思路及实现路径:
      • 设计思路:选定工单生产截止日期提取产品型号,再将产品型号作为查询条件获得BOM物料清单,然后递归查询物料现有库存数量,最后通过算法生成未来日期内的工单缺料表。
      • 实现路径:创建基础数据表>>请求参数和返回参数设置>>代码开发>>插件测试>>demo应用>>插件发布
    • 效果演示:
  • 插件配置说明:
    • 触发动作:按钮点击
    • 执行动作:
    • 缺料表的字段别名设置
    • 预期效果:每天进行计算,数据透视表内自动显示最新的统计结果。id内包含日期信息,可以追溯不同日期统计的物料缺失情况。
    • 注意事项:计算时必须采用物料“先进先出”的原则顺序,工单生产计划必须是未来的日期。物料缺失数量为累计计算,日期排列需按照由前往后的顺序。

插件二:身份证正反面识别

  • 插件简介:
    • 身份证正反面识别
  • 插件详细介绍:
      • 上传身份证正反面照片。
      • 自动识别身份证正反面信息,包含姓名,性别,民族,出生,住址,公民身份证号码,签发机关,有效期限。
      • 将获取到的信息上传公司人事系统。
    • 适用行业:
      • 通用型,不区分行业。
    • 需求场景举例:
      • 业务背景:随着公司规模的扩大,每天都会有新员工入职,员工入职需要个人身份证信息的输入认证(即实名认证),如果手动去输入身份证号码和姓名,速度非常慢,且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性,于是我们开发出居民身份证OCR识别技术SDK,便于员工入职的信息录入,提高公司部门工作效率。只需将居民二代身份证扫描识别技术SDK集成到APP中,即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
      • 当前痛点:普工招聘小程序每日需要大量调用身份证OCR服务,所以快捷的开发一个OCR服务,减少三方OCR调用的频率,一定程度上减少API的调用费用。
      • 解决方案:身份证识别技术使用成熟的OCR文字识别技术,通过手机或者带有摄像头的终端设备对身份证拍照,并对身份证照片做OCR文字识别,提取身份证信息。
    • 设计思路及实现路径:
      • 设计思路:在本地服务器部署身份证信息识别的API服务,通过内网穿透可以外网访问。开发插件上传居民二代身份证图片地址发送到API接口进行身份证信息识别,返回身份证信息储存到相应字段。
      • 实现路径:搭建本地服务器部署生成证件照服务>>请求参数和返回参数设置>>代码开发>>插件测试>>demo应用>>插件发布
    • 效果演示:
  • 插件配置说明:
    • 触发动作:按钮点击
    • 执行动作:
    • 预期效果:上传居民二代身份证图片,自动识别图片里的身份证信息,存储到人事系统中。
    • 注意事项:拍身份证照片需将身份证水平放置并将拍摄视角调整至垂直90度,且照片不能有反光,否则影响结果。
    • 优化改善:要有大量数据进行模型训练,将算法模型不断试错和重构,实现身份证照片不同角度的识别。

插件三:人像抠图

  • 插件简介:
    • 人像分割并进行背景切换
  • 插件详细介绍:
      • 上传所需要替换的人物照片以及对应的需要替换的背景,或者是选择需要更换的照片底色。
      • 算法后台会获取图片,并猜测用户可能需要抠取的目标,并将抠图结果保存至数据集中
      • 将目标背景填充到背景区域,将前景部分填充到前景区域,并输出图像。
    • 适用行业:
      • 通用型,不区分行业。
    • 需求场景举例:
      • 业务背景:谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影,它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来,实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等,进一步提升视觉应用体验
      • 当前痛点:无论是公司店铺内部的商品展示,还是用于广告投放的创意,图片都是重要的载体. 而精美创意图片的制作,掌握复杂且耗时的精细抠图方法,往往是公司设计师绕不开的问题
      • 解决方案:图像分割(Image Segmentation),特别是随着深度学习(Deep Learning)的兴起,图像分割任务受到越来越多的研究者和公司的重视和投入,不断有大型数据集被发布,分割类别也从两类分割(Binary Segmentation)到几十类分割,甚至几千类的分割,分割任务也从语义分割(Semantic Segmentation)进化到了实例分割(Instance Segmentation),分割效果也达到了前所未有的精度
    • 设计思路及实现路径:
      • 设计思路:读入将要抠图的图片,create一个带颜色域的mask,通过mask抠出所需要的部分,将要替换掉的图像resize或裁剪到和上述图片一样的大小,将该图片预留出将要重叠上的部分,即将mask部分改为(0,0,0),通过和运算使得两部分图片mask部分替换,最后保存图片。
      • 实现路径:搭建本地服务器部署替换照片背景服务>>请求参数和返回参数设置>>代码开发>>插件测试>>demo应用>>插件发布
    • 效果演示:
  • 插件配置说明:
    • 触发动作:按钮点击
    • 执行动作:
    • 预期效果:根据上传的人物照片将人物背景进行替换或是给图片更改底色,并将结果保存至表单中。
    • 注意事项:上传的照片必须有准确的人物造型,不得带有镜面效果。
    • 优化改善:能够将低分辨率的照片进行特征修复,提升至高分辨率。加入缩放变形等数据增强方式,改正图像边缘失真问题。

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