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工业缺陷检测与AI视觉质检

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 工业质检的行业背景与痛点
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 · 脏污 · 裂纹
工业缺陷检测基础常见缺陷类型
03
机器视觉系统组成
工业相机 · 镜头 · 光源
机器视觉系统组成工业相机
04
光学成像与照明设计
明场 · 暗场 · 背光
光学成像照明设计
05
图像采集与预处理
分辨率 · 帧率 · 曝光
图像采集预处理
06
传统图像处理算法
边缘检测 · 阈值分割 · 形态学操作
传统图像处理算法边缘检测
07
特征工程与经典机器学习
纹理特征 · 形状特征 · HOG
特征工程经典机器学习
08
深度学习基础
卷积神经网络（CNN）原理 · 常用架构（ResNet · VGG
深度学习基础CNN
09
目标检测算法
Faster R-CNN · SSD · YOLO系列（v5/v8等）在缺陷定…
目标检测算法Faster
10
图像分割算法
U-Net · SegNet · DeepLab等语义分割模型用于像素…
图像分割算法U-Net
11
小样本与不平衡数据问题
数据增强 · 迁移学习 · 少样本学习
小样本不平衡数据问题
12
异常检测与无监督学习
自编码器 · 变分自编码器（VAE） · PatchCore等用于未知缺陷的检…
异常检测无监督学习
13
工业质检数据集与标注
公开数据集（如NEU-DET · KolektorSDD） · 数据标注规范
工业质检数据集标注
14
模型训练与优化
损失函数选择 · 优化器 · 学习率调度
模型训练优化
15
模型评估与验证
准确率 · 召回率 · 精确率
模型评估验证
16
实时性与嵌入式部署
TensorRT · ONNX · OpenVINO
实时性嵌入式部署
17
工业质检软件系统架构
图像采集模块 · 算法模块 · 数据库
工业质检软件系统…图像采集模块
18
案例实战
金属表面缺陷检测（划痕 · 锈蚀）——从数据到模型部署的完整流程
案例实战金属表面缺陷检测
19
案例实战
PCB/电子元器件缺陷检测（焊点 · 短路 · 缺件）——高精度与高速检测的实现
案例实战PCB
20
案例实战
纺织与布料缺陷检测（破洞 · 色差 · 织疵）——纹理分析与深度学习结合
案例实战纺织
21
案例实战
汽车零部件与装配质检（尺寸 · 装配完整性）——3D视觉与2D视觉融…
案例实战汽车零部件
22
案例实战
食品与药品外观检测（异物 · 包装破损）——卫生环境下的视觉系统设…
案例实战食品
23
案例实战
光伏电池与半导体晶圆缺陷检测（隐裂 · 脏污）——高对比度成像与微小缺陷识别
案例实战光伏电池
24
常见问题与解决方案
过拟合 · 光照变化 · 样本不均衡
常见问题解决方案
25
项目实战
构建一个完整的工业缺陷检测系统——需… · 方案设计 · 算法选型
项目实战构建一个完整的工…
26
行业应用与案例剖析
钢铁 · 3C电子 · 汽车
行业应用案例剖析
27
前沿技术与发展趋势
Transformer · 视觉大模型（ViT · SAM）
前沿技术发展趋势
28
综合提升
如何设计高鲁棒性的质检算法 · 如何优化检测精度与速度的平衡 · 如何构建可维护的AI系统
综合提升如何设计高鲁棒性…
29
课程总结与项目答辩
回顾核心知识点 · 项目展示与评审 · 常见错误与改进建议
课程总结项目答辩
30
拓展学习资源与职业路径
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拓展学习资源职业路径