匿名案例方向
制造业 SKU 以图搜图：先把正确物料放进候选列表
该匿名案例说明制造业 SKU 以图搜图如何结合现场图片、设备型号、尺寸和材质检索相似物料，输出候选及差异，并由仓库人员最终确认。
直接回答
制造业 SKU 以图搜图不是只靠一张图片猜物料编号。系统先用图像找到外形接近的候选，再结合设备型号、尺寸、材质和目录属性缩小范围，把候选图片与规格差异交给仓库或工程人员确认。
这个流程的三个控制点
- 01
- 图片与物料属性联合检索
- 02
- 候选结果和规格差异可查看
- 03
- 人工确认后才能用于出库或治理
现有流程为什么依赖老师傅
现场零件可能磨损、标签丢失，仓库系统又存在名称相近、图片年代不同和属性缺失的问题。普通文字搜索无法描述外形，最终只能依赖少数经验人员逐页查找。
智能体怎样生成候选
系统读取现场图片，在授权的物料图库中检索外形相似项，再用设备、尺寸、材质和类别属性过滤。结果展示多个候选和差异，不把最高相似度当成自动确认。
- 图片质量和拍摄角度检查
- 图像向量召回相似物料
- 业务属性过滤与重排
- 仓库人员查看规格并确认
第一次验证需要哪些数据
需要一批已确认物料编号的历史图片、产品目录、关键属性和容易混淆的负样本。先从单一物料类别开始，避免图库质量和目录问题同时扩大。
怎样验收和回退
第一次验证重点看正确物料能否稳定进入前几个候选、不同拍摄条件下是否保持可用，以及人工确认时间是否减少。置信度或属性不足时只返回候选，不自动出库或修改主数据。
常见问题
继续判断前，常见的几个问题
一张照片能保证找到唯一 SKU 吗？
不能保证。相似零件可能外形一致，需要结合尺寸、设备、材质等属性，并由业务人员完成最终确认。
物料图库很乱还能开始吗？
可以先选择目录较完整的一类物料验证，同时记录重复编号、缺失属性和图片质量问题，作为目录治理输入。
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