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6. BM1688工业视觉应用：缺陷检测、分拣识别和产线边缘推理

共计 30 章节
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01
课程导入
BM1688芯片架构与工业视觉应用全… · 学习目标与课程路径
课程导入BM1688
02
环境搭建
BM1688开发板 · SDK安装 · 交叉编译工具链与推理运行时配置
环境搭建BM1688
03
图像采集与预处理
工业相机接口 · ROI裁剪 · 滤波
图像采集预处理
04
模型转换与量化
PyTorch/TensorFlow… · INT8量化与精度评估
模型转换量化
05
推理引擎使用
BMRuntime API · 输入输出张量管理 · 多线程与异步推理
推理引擎使用BMRuntime
06
缺陷检测基础
常见缺陷类型（划痕 · 污点 · 裂纹
缺陷检测基础常见缺陷类型
07
传统视觉方法
阈值分割 · 边缘检测 · 形态学操作在缺陷检测中的应用
传统视觉方法阈值分割
08
深度学习缺陷检测
基于CNN的分类网络与目标检测网络（… · Faster R-CNN）选型
深度学习缺陷检测CNN
09
缺陷检测实战
使用BM1688部署一个表面缺陷检测… · 实现实时推理
缺陷检测实战BM1688
10
分拣识别基础
物体分类 · 条码/二维码识别 · 颜色与形状识别
分拣识别基础物体分类
11
分拣识别实战
基于BM1688的物料分拣系统 · 集成相机 · 光源与机械臂控制
分拣识别实战BM1688
12
产线边缘推理架构
边缘计算节点设计 · 数据流管道与多相机协同
产线边缘推理架构边缘计算节点设计
13
模型优化与加速
算子融合 · 模型剪枝 · 知识蒸馏在BM1688上的实践
模型优化加速
14
推理性能调优
帧率 · 延迟 · 吞吐量指标
推理性能调优帧率
15
多模型流水线
缺陷检测与分拣识别串联 · 实现产线级决策
多模型流水线缺陷检测
16
数据管理与标注
工业数据集构建 · 标注工具 · 数据增强策略
数据管理标注
17
模型训练与验证
训练环境搭建 · 损失函数选择 · 评估指标（mAP
模型训练验证
18
模型部署与版本管理
模型仓库 · 灰度发布 · 回滚机制
模型部署版本管理
19
系统集成与通信
Modbus · TCP/IP · ROS2与PLC对接
系统集成通信
20
实时性与可靠性
看门狗 · 故障恢复 · 日志监控与远程运维
实时性可靠性
21
案例实战
PCB板缺陷检测与分拣系统完整实现
案例实战PCB
22
案例实战
食品包装缺陷检测与剔除控制
案例实战食品包装缺陷检测
23
案例实战
汽车零部件尺寸测量与装配验证
案例实战汽车零部件尺寸测…
24
常见问题排查
推理结果错误 · 内存泄漏 · 性能下降的定位与解决
常见问题排查推理结果错误
25
安全与合规
工业环境下的数据安全 · 模型安全与设备防护
安全合规
26
成本与功耗优化
BM1688功耗管理 · 散热设计 · 边缘部署成本分析
成本功耗优化
27
进阶算法
异常检测（PatchCore · SPADE） · 小样本学习在缺陷检测中的应用
进阶算法PatchCore
28
多模态融合
结合3D视觉 · 红外成像提升检测鲁棒性
多模态融合结合3D视觉
29
综合项目
设计一条完整的工业视觉产线 · 从需求分析到部署交付
综合项目设计一条完整的工…
30
课程总结与展望
BM1688生态 · 边缘AI趋势与职业发展建议
课程总结BM1688