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TinyML工业异常检测:从零到部署实战

共计 30 章节

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TinyML与工业异常检测的定义 · 价值 · 应用场景

课程导入TinyML

工业异常检测基础

异常类型（点异常 · 上下文异常 · 集体异常）

工业异常检测基础异常类型

TinyML技术栈概览

微控制器 · 边缘设备 · 传感器

TinyML技术栈概览

数据采集与预处理

工业传感器数据采集方法 · 数据清洗 · 去噪

数据采集预处理

特征工程与降维

时域特征（均值 · 方差 · 峰值）

特征工程降维

经典异常检测算法

统计方法（Z-score · Grubbs） · 距离方法（KNN

经典异常检测算法Z-score

深度学习异常检测基础

自编码器（AE） · 变分自编码器（VAE） · LSTM

深度学习异常检测…AE

TinyML模型设计原则

模型量化（INT8） · 剪枝 · 知识蒸馏

TinyML模型设计原则

TensorFlow Lite Micro实战

环境搭建 · 模型转换（TF→TFLite→C数组… · 微控制器推理流程

Edge Impulse快速开发

使用Edge Impulse进行数据… · 特征设计 · 模型训练

基于加速度计的旋转机械异常检测（轴承… · 特征提取 · 模型训练

案例实战基于加速度计的旋…

基于麦克风的工业设备声音异常检测 · CNN模型 · TinyML部署

案例实战基于麦克风的工业…

基于热成像或视觉的工业产品表面缺陷检… · 轻量级CNN（MobileNet） · TinyML部署

案例实战基于热成像或视觉…

模型评估与调优

混淆矩阵 · 精确率/召回率/F1 · ROC曲线

模型评估调优

系统集成与边缘部署

传感器与微控制器接口（I2C/SPI… · 数据流管理 · 实时推理

系统集成边缘部署

通信与云边协同

MQTT/HTTP传输 · 边缘结果上云 · 云端模型更新

通信云边协同

常见问题与调试

内存不足 · 推理延迟 · 精度下降

常见问题调试

模型鲁棒性与泛化

对抗样本 · 数据增强 · 域适应

模型鲁棒性泛化

安全与隐私

设备安全 · 数据加密 · 模型保护

从零搭建一个完整的TinyML工业异… · 硬件选型 · 数据采集

项目实战TinyML

性能优化进阶

模型量化感知训练 · 混合精度 · 算子优化

性能优化进阶模型量化感知训练

多传感器融合

多模态数据融合（振动+温度+电流） · 特征级融合与决策级融合

多传感器融合多模态数据融合

时间序列异常检测专项

LSTM/GRU · 时序卷积（TCN） · Transformer在TinyML…

时间序列异常检测…LSTM/GRU

无监督与半监督学习

仅用正常数据训练 · 自监督学习 · 异常分数设计

无监督半监督学习

工业标准与合规

ISO/IEC标准 · 设备认证 · 可靠性要求

工业标准合规

基于电流信号的电机异常检测（堵转 · 过载）：电流特征 · 模型选择

案例实战基于电流信号的电…

基于温湿度传感器数据的环境异常检测（… · 阈值与模型结合

案例实战基于温湿度传感器…

部署后维护与迭代

模型漂移监测 · 在线学习 · 模型更新策略

部署后维护迭代

设计一个可扩展的TinyML异常检测… · 涵盖多设备管理 · 模型仓库

综合提升TinyML

课程总结与展望

回顾核心知识点 · 常见误区 · 未来趋势（超低功耗

课程总结回顾核心知识点