加快推进信息化与工业化的深度融合,是“中国制造2025”的战略任务。目前国内仍然有很多制造业企业尤其是中小规模制造业企业信息化程度低,而中小制造业企业生产业务随着其规模拓展不断变更,企业间业务差异大,需要定制适合企业业务的MES系统,而“万丈高楼平地起”的开发定制方式无疑会加大中小企业的成本负担。因此本文通过对开源软件架构Odoo进行二次开发,结合机器视觉目标检测技术设计并实现了国内某中小金属制品企业的MES系统,从而提升其管理的智能化水平。首先,本文针对国内某中小金属制品制造业企业的业务和管理需求进行了分析,通过需求分析详细设计了系统的架构,并介绍了系统技术栈。MES系统采用Odoo架构进行开发,核心功能按模块划分为员工管理、财务管理、仓储管理和生产管理,详细介绍了核心模块的数据库表设计和流程设计,并对部分用户界面进行了简单的介绍。其次,针对MES系统生产管理模块的质量检测功能的核心算法,通过稀疏训练和结构裁剪,并使用TensorRT加速推理的方法,提出了一种基于YOLOv5s轻量化改进的金属产品缺陷检测方法。通过设计实验验证了轻量化模型在保证推理精度的同时减小了模型体积、提升了模型推理速度,实现产品缺陷实时检测的效果。最后,对MES系统进行了系统测试,根据测试结果完善整个系统,保证系统功能和性能满足需求。并基于Odoo架构平台开发了低代码工具,该工具可以帮助开发人员快速构建Odoo应用,使开发人员仅通过用户界面填写应用信息、勾选赋予模块权限等简单交互操作即可在后台自动生成代码,提高应用开发的效率。