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本课程属于：056-工业视觉缺陷检测与产线质检 AI智能与边缘计算工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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工业视觉缺陷检测项目案例拆解

共计 30 章节
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01
项目全景与行业背景
工业视觉检测的现状 · 为什么选择深度学习 · 本项目的目标与范围
项目全景行业背景
02
硬件选型与成像系统
工业相机选型 · 镜头与光源选择 · 打光方案设计实战
硬件选型成像系统
03
数据集构建与标注
数据采集策略 · 标注工具选择（LabelImg/ C… · 标注规范与质量把控
数据集构建标注
04
数据预处理与增强
图像归一化 · 尺寸统一 · 数据增强策略（翻转
数据预处理增强
05
模型选型与架构解析
分类/检测/分割模型对比 · YOLOv8/ResNet/UNet…
模型选型架构解析
06
环境搭建与框架配置
PyTorch/TensorFlow… · CUDA与cuDNN踩坑记录 · Docker部署
环境搭建框架配置
07
基线模型训练与调优
学习率策略 · 优化器选择 · 损失函数设计
基线模型训练调优
08
类别不平衡处理
缺陷样本稀少怎么办？Focal Lo… · 数据重采样 · 合成样本（GAN/扩散模型）
类别不平衡处理Focal
09
小目标检测优化
小缺陷特征提取技巧 · 多尺度特征融合（FPN/PAN） · 注意力机制（SE/CBAM）
小目标检测优化小缺陷特征提取技…
10
模型轻量化与部署
模型剪枝 · 量化（INT8） · ONNX导出
模型轻量化部署
11
边缘端部署实战
Jetson Nano/RK3588… · OpenVINO优化 · 推理速度实测对比
边缘端部署实战Jetson
12
传统视觉算法补充
边缘检测 · 形态学操作 · 模板匹配
传统视觉算法补充边缘检测
13
异常检测与无监督学习
无缺陷样本充足场景下的方案 · PatchCore/SPADE等算法…
异常检测无监督学习
14
缺陷分类与定位
细粒度缺陷分类 · 缺陷定位精度评估 · IoU与mAP详解
缺陷分类定位
15
分割网络在缺陷检测中的应用
UNet家族 · DeepLabV3+ · 缺陷面积与形状测量
分割网络缺陷检测
16
实时检测与视频流处理
多线程推理 · 队列缓冲 · 跳帧策略
实时检测视频流处理
17
多缺陷类型协同检测
划痕 · 脏污 · 凹陷
多缺陷类型协同检…划痕
18
伪缺陷过滤与误报抑制
规则后处理 · 置信度校准 · 时序一致性检查
伪缺陷过滤误报抑制
19
模型评估与验证
混淆矩阵 · PR曲线 · F1-score
模型评估验证
20
持续学习与模型迭代
新缺陷类型出现怎么办？增量学习 · 回放机制 · 数据闭环
持续学习模型迭代
21
工业通信与PLC集成
Modbus/TCP协议 · OPC UA · 触发信号与结果反馈
PLC工业通信
22
UI界面与可视化系统
PyQt5/Gradio构建检测界面 · 实时显示检测结果 · 历史查询
UI界面
23
数据库与日志系统
SQLite/MySQL存储检测记录 · 日志分级与异常报警
数据库日志系统
24
项目工程化与代码规范
项目结构设计 · 配置文件管理 · 日志模块
项目工程化代码规范
25
产线联调与稳定性测试
压力测试 · 长时间运行稳定性 · 异常恢复机制
产线联调稳定性测试
26
案例实战一
手机屏幕划痕检测（从数据到部署全流程…
案例实战一手机屏幕划痕检测
27
案例实战二
PCB焊点缺陷检测（AOI场景下的深…
案例实战二PCB
28
案例实战三
金属表面瑕疵检测（反光表面处理技巧）
案例实战三金属表面瑕疵检测
29
案例实战四
纺织物疵点检测（纹理背景下的异常检测…
案例实战四纺织物疵点检测
30
项目总结与进阶方向
当前方案局限性 · 未来趋势（3D视觉 · 多光谱
项目总结进阶方向