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OpenVINO工业缺陷检测模型部署完整案例

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与实战项目预览
课程导入学习目标
02
工业缺陷检测基础
常见缺陷类型（划痕 · 污渍 · 裂纹等）
工业缺陷检测基础常见缺陷类型
03
深度学习缺陷检测模型选型
主流模型（YOLO · Faster R-CNN · 分割模型）对比与适用场景
深度学习缺陷检测…YOLO
04
OpenVINO工具套件概述
OpenVINO架构 · 核心组件（Model Optimiz… · Inference Engine
OpenVINO工具套件概述
05
环境搭建与安装
Windows/Linux下Open… · Python环境配置 · 依赖包管理与验证安装
环境搭建安装
06
模型训练与导出
使用PyTorch/TensorFl… · 导出为ONNX或OpenVINO I…
模型训练导出
07
模型优化与转换
使用Model Optimizer将… · 配置精度（FP32/FP16/INT…
模型优化转换
08
模型量化与压缩
INT8量化原理 · 使用NNCF或Post-traini…
模型量化压缩
09
OpenVINO Runtime推理API
Python/C++推理接口 · 输入输出张量处理 · 同步与异步推理模式
OpenVINORuntime
10
图像预处理与后处理
工业图像尺寸调整 · 归一化 · 颜色通道转换
图像预处理后处理
11
缺陷检测推理实战
使用OpenVINO加载IR模型 · 对单张工业图像进行缺陷检测并可视化结…
缺陷检测推理实战OpenVINO
12
视频流与实时检测
使用OpenVINO处理摄像头或视频… · 实现实时缺陷检测与帧率优化
视频流实时检测
13
多线程与异步推理
利用OpenVINO异步API提升吞… · 设计多线程流水线处理多路图像
多线程异步推理
14
模型性能评估与调优
使用Benchmark Tool测量… · 分析瓶颈并优化预处理/后处理
模型性能评估调优
15
工业相机接入
使用OpenCV或工业SDK读取Gi… · 集成到OpenVINO推理流程
工业相机接入OpenCV
16
部署到边缘设备
在树莓派 · Jetson或Intel NUC等边… · 考虑资源限制
部署到边缘设备树莓派
17
使用OpenVINO Model Server
搭建模型服务 · 通过gRPC/REST API提供远…
OpenVINOModel
18
完整项目案例
金属表面缺陷检测——从数据准备 · 模型训练 · OpenVINO转换到部署的端到端流…
完整项目案例金属表面缺陷检测
19
完整项目案例
纺织品瑕疵检测——处理纹理背景 · 小目标检测与模型优化实战
完整项目案例纺织品瑕疵检测
20
完整项目案例
PCB板缺陷检测——多类别缺陷识别 · 高精度要求与推理加速策略
完整项目案例PCB
21
数据增强与样本平衡
工业缺陷样本少 · 使用增强技术 · 合成数据与类别平衡提升模型泛化
数据增强样本平衡
22
模型精度与速度权衡
分析不同量化级别 · 输入尺寸 · 模型架构对精度和速度的影响
模型精度速度权衡
23
常见问题与解决方案
模型转换失败 · 推理结果错误 · 性能不达标等典型问题的排查与修复
常见问题解决方案
24
调试与日志分析
使用OpenVINO日志 · 调试工具定位推理异常 · 优化代码健壮性
调试日志分析
25
安全与可靠性
工业部署中的模型鲁棒性 · 异常输入处理 · 系统稳定性与容错设计
安全可靠性
26
项目工程化
代码结构设计 · 配置文件管理 · 参数化推理脚本
项目工程化代码结构设计
27
CI/CD与自动化测试
为缺陷检测模型部署建立自动化测试流程 · 确保更新后功能正常
CI/CD自动化测试
28
综合实战
构建一个完整的工业缺陷检测系统 · 包括UI界面 · 数据库记录与报警功能
综合实战构建一个完整的工…
29
性能优化进阶
使用OpenVINO的GPU/VPU… · 模型裁剪 · 知识蒸馏等高级技术进一步提升性能
性能优化进阶OpenVINO
30
课程总结与拓展
回顾核心知识点 · 探讨OpenVINO新特性 · 未来趋势与进一步学习资源
课程总结拓展