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OpenVINO在工业相机上的实时推理部署案例

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 工业相机实时推理的应用价值与挑战
课程导入学习目标
02
工业相机基础
工业相机类型（面阵 · 线阵 · 3D）
工业相机基础工业相机类型
03
机器视觉与推理部署概述
传统图像处理与深度学习推理的差异 · 工业场景对实时性 · 稳定性和精度的要求
机器视觉推理部署概述
04
OpenVINO工具套件详解
OpenVINO架构 · 核心组件（Model Optimiz… · Inference Engine
OpenVINO工具套件详解
05
OpenVINO开发环境搭建
Windows/Linux下的安装配… · Python与C++ API环境 · 验证安装与运行示例
OpenVINO开发环境搭建
06
模型获取与转换
从TensorFlow/PyTorc… · 使用Model Optimizer转…
模型获取转换
07
模型优化与量化
FP16/INT8量化原理 · 精度与性能权衡 · 使用NNCF或Post-traini…
模型优化量化
08
OpenVINO推理API基础
Python与C++的推理流程（读取… · 配置输入输出 · 执行推理
OpenVINOAPI
09
工业相机图像采集与预处理
使用OpenCV或相机SDK获取图像 · 图像格式转换（BGR/RGB · 灰度）
工业相机图像采集预处理
10
实时推理性能优化
异步推理（Async API） · 多线程 · 批处理
实时推理性能优化Async
11
工业相机与OpenVINO集成架构
相机采集线程与推理线程解耦 · 使用队列缓冲 · 实现流水线处理
OpenVINO工业相机
12
案例实战一
基于OpenVINO的工业零件缺陷检…
案例实战一OpenVINO
13
案例实战二
基于OpenVINO的定位与检测（Y…
案例实战二OpenVINO
14
案例实战三
基于OpenVINO的语义分割（如路… · 焊缝检测）——像素级分析
案例实战三OpenVINO
15
案例实战四
基于OpenVINO的OCR识别——… · 序列号）
案例实战四OpenVINO
16
案例实战五
基于OpenVINO的异常检测（无监…
案例实战五OpenVINO
17
多相机协同推理
多路相机同时采集 · OpenVINO多设备调度与负载均衡
多相机协同推理多路相机同时采集
18
边缘计算与嵌入式部署
在Jetson · 树莓派 · Intel NUC等边缘设备上部署O…
边缘计算嵌入式部署
19
工业相机标定与图像校正
相机标定 · 畸变校正 · 透视变换
工业相机标定图像校正
20
推理结果后处理与可视化
NMS · 阈值过滤 · 坐标映射
推理结果后处理可视化
21
系统集成与通信协议
与PLC（Modbus · Profinet） · 机器人（TCP/IP）集成
系统集成通信协议
22
性能测试与基准评估
FPS · 延迟 · CPU/GPU占用率
性能测试基准评估
23
常见问题与调试技巧
模型转换失败 · 推理精度下降 · 内存泄漏
常见问题调试技巧
24
模型安全与版本管理
模型加密 · 版本控制 · 热更新策略
模型安全版本管理
25
工业环境下的鲁棒性设计
光照变化 · 遮挡 · 噪声
工业环境下的鲁棒…光照变化
26
OpenVINO与深度学习框架协同
使用OpenVINO作为推理后端 · 训练仍用PyTorch/TF · 实现训练-部署分离
OpenVINO深度学习框架协同
27
实战项目完整流程
从需求分析 · 方案设计 · 模型选型
实战项目完整流程从需求分析
28
综合案例
基于OpenVINO的智能质检系统—… · 实时报警 · 数据统计
综合案例OpenVINO
29
课程总结与进阶方向
OpenVINO新特性 · 与Docker/K8s结合 · 云边协同
课程总结进阶方向
30
结业考核与项目答辩
学员自选工业场景 · 完成从相机采集到OpenVINO推理… · 并展示性能优化成果
结业考核项目答辩