ToB产品案例:代入用户视角,从用户已知信息出发设计功能
在AOI设备场景中,需要加载图像进行算法调试,如何设计该功能?作者列举了两种不同的场景集对应的设计思路,供大家参考。
在AOI(自动光学检测)设备的场景中,算法应用工程师需要加载图像以进行算法调试,并观察算法的运行效果。图像的来源主要有两种:实时采集的图像和已存储在硬盘中的图像。本文旨在深入探讨如何设计这一功能,以满足不同场景下的需求。
一、场景还原与功能设计
场景一:发现产品缺陷漏检,需要找到对应产品的图像进行算法调试
1)用户需求分析:
- 已知产品ID,需要快速定位到该产品的图像。
- 已知产品图中存在缺陷,需要快速预览图像以确认缺陷情况。
2)功能设计:
产品ID搜索定位功能:
- 设计一个高效的搜索引擎,允许用户输入产品ID后,迅速定位到对应的图像。
- 搜索结果应包含图像的基本信息(如采集时间、检测状态等),以便用户进一步筛选。
图像快速预览功能:
- 提供一个图像缩略图列表,用户可快速浏览图像,发现缺陷的明显特征。
- 支持放大、缩小、旋转等基本图像操作,以便用户更细致地观察图像。
3)优化建议:
- 引入图像分类技术,自动标注图像中的缺陷类型,提高用户的筛选效率。
- 提供图像对比功能,允许用户同时查看多张图像,以发现缺陷的细微差别。
场景二:调试算法后需要观察连续测试检测效果
1)用户需求分析:
- 测试采集的图像不能与正常生产的图像混淆。
- 需要实时查看每张图像的检测结果。
2)功能设计:
调试模式与生产模式切换:
- 设计一个模式切换按钮,允许用户在调试模式和生产模式之间自由切换。
- 在调试模式下,所有采集的图像和检测结果都存储在专用的测试数据库中,避免污染正常生产数据。
缺陷结果实时刷新功能:
- 设计一个实时更新界面,每当有新图像被采集并检测时,立即显示检测结果。
- 支持多种缺陷类型的实时显示(如颜色、形状、尺寸等),以便用户全面评估算法性能。
3)优化建议:
- 引入机器学习技术,自动分析检测结果,提供算法性能评估报告,帮助用户快速定位问题。
- 设计一个历史记录查看功能,允许用户随时查看过去的检测结果,以便进行长期分析和改进。
二、产品思考
需求源于场景:
- 所有功能设计都应基于实际场景,确保需求的合理性和有效性。
- 在设计过程中,要不断与用户沟通,了解他们的真实需求和痛点。
功能设计有理有据:
- 从用户的状态和已知信息出发,设计符合用户操作习惯的功能。
- 功能设计应简洁明了,避免冗余和复杂的操作。
持续优化与迭代:
- 随着技术的不断发展和用户需求的不断变化,要持续优化和迭代产品功能。
- 引入用户反馈机制,及时收集和处理用户的意见和建议,提高产品的满意度和竞争力。
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