深度学习检测手机外观-快速采集训练用的照片的方法

事情的起因:我的一个客户使用深度学习来检测iphone手机的外观是否有瑕疵

众所周知，使用深度学习，第一步就是采集照片，然后标注，训练。

需要检测的是手机的正面，以及边框。

一开始，我的这个客户开始用个人手机去拍摄照片，拍了发现不太行，拍摄的效果如下：
在这里插入图片描述

遇到的问题如下：

拍摄环境干扰严重
拍摄现场缺乏标准化的背景和光照条件，环境中常存在与目标无关的杂物（如桌面物品、反光材质、杂乱背景等），这些干扰因素容易被模型误认为是有效特征，从而影响后续训练效果。
拍摄位置不一致导致图像差异大
每次拍摄时手机摆放的位置、角度、距离摄像头的远近均无法保持一致，造成同型号手机在不同照片中的尺度、视角、遮挡情况差异显著，降低了数据集的一致性和可用性。
对焦不稳定，图像模糊频发
自动对焦系统在复杂背景下经常失效，导致大量图像失焦、细节模糊。若改用手动对焦虽可提升清晰度，但操作繁琐、耗时长，严重影响采集效率。
待拍摄设备数量庞大，人工采集不可行
需要采集图像的手机数量可能高达数千部，涵盖多个品牌与型号。依靠人工逐一手动拍摄不仅耗时巨大，且难以保证数据质量的一致性，现有流程完全无法满足规模化需求。

我的客户上网查了一下，发现有人用一个平台+工业相机来拍摄，于是他也试了一下，发现还是有问题：

工业相机缺乏自动变焦能力，灵活性受限
工业相机在初始调试时需手动设定固定焦距和对焦距离，一旦设定完成便无法动态调整。这意味着当不同型号手机厚度、高度或摆放位置存在微小差异时，无法自动重新对焦或调整视野，容易导致部分图像失焦或构图不完整。
多角度拍摄流程繁琐，效率低下
为全面采集一部手机的外观信息（如正面、背面、侧面、边框细节等），需人工多次调整手机姿态或相机视角。每次更换角度都需重新定位、等待稳定、确认成像质量，整个过程耗时且难以标准化，尤其在面对数千台设备时几乎不可持续。
光照条件依赖性强，需额外布光系统
拍摄过程仍需人工干预，自动化程度不足