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本课程属于：165-KEYENCE XG-X工业视觉系统工程 AI智能与边缘计算工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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KEYENCE XG-X深度学习视觉检测应用

共计 30 章节
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01
课程导入与XG-X系统认知
目标=了解KEYENCE XG-X深… · 核心能力 · 典型应用场景
XG-X课程导入
02
XG-X硬件与软件架构解析
目标=掌握XG-X控制器 · 相机 · 光源
XG-X硬件
03
深度学习视觉检测基础概念
目标=理解深度学习在工业视觉检测中的… · 包括分类 · 目标检测
深度学习视觉检测…目标=理解深度学…
04
XG-X图像采集与预处理实战
目标=学习如何配置相机参数 · 触发方式 · 光源控制
XG-X图像采集
05
XG-X深度学习模型训练流程
目标=掌握从图像标注 · 数据集创建 · 模型选择
XG-X深度学习模型训练…
06
缺陷检测任务实战
目标=针对表面划痕 · 脏污 · 缺料等常见缺陷
缺陷检测任务实战目标=针对表面划…
07
有无检测与分类任务实战
目标=通过实际工件案例 · 学习使用XG-X实现有无检测 · 良品/不良品分类
有无检测分类任务实战
08
定位与计数应用实战
目标=利用XG-X深度学习功能实现工… · 数量统计 · 并处理重叠
定位计数应用实战
09
XG-X模型评估与优化方法
目标=学习如何分析模型准确率 · 召回率 · 混淆矩阵等指标
XG-X模型评估
10
XG-X与PLC及机器人通信集成
目标=掌握XG-X与PLC · 机器人等外部设备的通信方式 · 实现检测结果输出与自动化控制联动
XG-XPLC
11
多相机与多工位检测系统搭建
目标=学习如何配置多相机同步采集 · 多工位检测逻辑 · 并完成系统集成与调试
多相机多工位检测系统搭…
12
XG-X深度学习模型部署与运行
目标=掌握将训练好的模型部署到XG-… · 实现产线实时检测与结果输出
XG-X深度学习模型部署
13
复杂光照与成像条件应对策略
目标=针对反光 · 阴影 · 低对比度等挑战
复杂光照成像条件应对策略
14
小样本与数据不平衡问题处理
目标=学习在样本量少 · 类别不平衡情况下 · 利用XG-X工具进行数据扩充
小样本数据不平衡问题处…
15
XG-X深度学习检测节拍优化
目标=分析影响检测速度的因素 · 通过模型轻量化 · ROI设置
XG-X深度学习检测节拍…
16
误检与漏检分析与改善
目标=通过实际案例 · 学习误检漏检原因分析方法 · 并制定针对性的模型再训练与规则优化方…
误检漏检分析
17
XG-X在3C电子行业应用案例
目标=以连接器 · 屏幕 · PCB等为例
XG-X3C电子行业应用…
18
XG-X在汽车零部件行业应用案例
目标=以齿轮 · 密封圈 · 内饰件等为例
XG-X汽车零部件行业应…
19
XG-X在食品与药品包装检测应用
目标=针对包装完整性 · 标签错印 · 异物检测等任务
XG-X食品
20
XG-X在金属加工与表面处理应用
目标=针对金属表面缺陷 · 锈蚀 · 涂层不均等问题
XG-X金属加工
21
XG-X深度学习与传统视觉工具结合
目标=学习如何将深度学习检测结果与传… · 定位工具结合 · 构建混合检测方案
XG-X深度学习
22
XG-X项目实战
目标=从需求到方案设计 · 完成需求分析 · 成像方案设计
XG-X项目实战
23
XG-X项目实战
目标=数据采集与标注工程 · 完成图像采集 · 数据清洗
XG-X项目实战
24
XG-X项目实战
目标=模型训练与调优 · 完成模型训练 · 参数调整
XG-X项目实战
25
XG-X项目实战
目标=系统集成与产线调试 · 与产线设备联调 · 验证检测效果与稳定性
XG-X项目实战
26
XG-X项目实战
目标=检测结果分析与报告 · 编写检测报告 · 提出改进建议与维护计划
XG-X项目实战
27
XG-X深度学习检测系统维护与更新
目标=学习日常维护 · 模型版本管理 · 数据回流与模型再训练策略
XG-X深度学习检测系统…
28
XG-X深度学习应用中的常见问题与排错
目标=总结常见硬件 · 软件 · 模型
XG-X深度学习应用
29
XG-X深度学习检测方案的成本与效益评估
目标=学习如何评估检测方案的投资回报 · 包括硬件成本 · 开发周期
XG-X深度学习检测方案…
30
课程总结与能力提升路径
目标=回顾核心知识点与实战技能 · 规划后续深入学习方向 · 如高级模型优化
课程总结能力提升路径