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本课程属于：166-KEYENCE CV-X智能视觉与产线检测工程 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 CV-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CV-X系统认知
目标=了解KEYENCE CV-X系… · 核心能力 · 典型应用场景与学习路径
CV-X课程导入
02
CV-X硬件架构与选型
目标=掌握相机 · 镜头 · 光源
CV-X硬件架构
03
CV-X软件平台与项目创建
目标=熟悉CV-X软件界面 · 项目结构 · 图像采集设置
CV-X软件平台
04
深度学习视觉检测原理概述
目标=理解CNN · 分类 · 目标检测
深度学习视觉检测…CNN
05
图像采集与成像质量优化
目标=学习光源控制 · 曝光 · 增益
图像采集成像质量优化
06
训练数据采集与标注规范
目标=掌握工业现场图像采集策略 · 样本多样性设计 · 标注工具使用与标注质量控制
训练数据采集标注规范
07
CV-X深度学习分类功能实战
目标=针对良品/不良品分类任务 · 完成数据准备 · 模型训练
CV-X深度学习分类功能…
08
CV-X深度学习目标检测功能实战
目标=针对缺陷定位与多目标识别任务 · 完成标注 · 训练
CV-X深度学习目标检测…
09
CV-X深度学习分割功能实战
目标=针对区域缺陷与轮廓提取任务 · 完成像素级标注 · 模型训练与分割结果后处理
CV-X深度学习分割功能…
10
CV-X异常检测功能实战
目标=针对无明确缺陷样本或未知缺陷类… · 使用异常检测工具完成训练与阈值设定
CV-X异常检测功能实战
11
模型训练参数与超参数调优
目标=学习学习率 · 迭代次数 · 批次大小
模型训练参数超参数调优
12
检测阈值与判定逻辑设计
目标=掌握置信度阈值 · 判定条件 · 逻辑运算与结果输出配置
检测阈值判定逻辑设计
13
CV-X与PLC及机器人通信集成
目标=学习以太网 · RS-232 · IO等通信方式
CV-XPLC
14
多相机与多工位检测系统搭建
目标=掌握多相机同步 · 多工位任务分配 · 结果汇总与系统集成方法
多相机多工位检测系统搭…
15
典型工业缺陷检测案例一
目标=表面划伤与脏污检测 · 完成从成像方案到模型部署的全流程实战
典型工业缺陷检测…目标=表面划伤
16
典型工业缺陷检测案例二
目标=装配缺失与错装检测 · 完成多目标检测与逻辑判定任务
典型工业缺陷检测…目标=装配缺失
17
典型工业缺陷检测案例三
目标=字符与二维码识别检测 · 结合深度学习与规则工具完成OCR与读…
典型工业缺陷检测…目标=字符
18
典型工业缺陷检测案例四
目标=尺寸测量与位置度检测 · 结合深度学习定位与传统测量工具完成高…
典型工业缺陷检测…目标=尺寸测量
19
典型工业缺陷检测案例五
目标=颜色与材质分类检测 · 完成多类别分类任务与颜色空间分析
典型工业缺陷检测…目标=颜色
20
模型评估与性能指标
目标=学习准确率 · 召回率 · F1分数
模型评估性能指标
21
误检与漏检问题分析与改善
目标=掌握从数据 · 模型 · 成像
误检漏检问题分析
22
模型更新与持续学习策略
目标=学习产线换型 · 样本迭代 · 增量训练与模型版本管理方法
模型更新持续学习策略
23
CV-X系统现场调试与维护
目标=掌握安装 · 对焦 · 光源调整
CV-X系统现场调试
24
检测节拍优化与产线适配
目标=学习图像采集速度 · 处理时间 · 通信延迟优化
检测节拍优化产线适配
25
环境适应性与稳定性设计
目标=考虑温度 · 振动 · 粉尘
环境适应性稳定性设计
26
安全规范与工业标准
目标=了解电气安全 · 激光安全 · 数据安全与视觉检测相关行业标准
安全规范工业标准
27
CV-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结果与边缘检… · Blob分析 · 测量工具联合使用
CV-X深度学习
28
项目方案设计与成本评估
目标=掌握从需求分析 · 方案选型 · 硬件配置到成本估算的完整项目设计方法
项目方案设计成本评估
29
综合实战项目
目标=完成一个完整CV-X深度学习视… · 包括需求分析 · 成像设计
综合实战项目CV-X
30
课程总结与能力提升路径
目标=回顾核心知识体系 · 梳理常见问题解决方案 · 规划后续深入学习与认证方向
课程总结能力提升路径