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工业质检案例驱动的YOLO部署

共计 30 章节
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01
课程导学与工业质检全景
工业质检的痛点 · YOLO在工业场景的优势 · 课程目标与学习路径
课程导学工业质检全景
02
工业质检项目需求分析
缺陷类型定义（划痕 · 脏污 · 毛刺
工业质检项目需求…缺陷类型定义
03
YOLOv8环境搭建
GPU驱动与CUDA安装 · PyTorch环境配置 · YOLOv8源码下载与依赖安装
YOLOv8环境搭建
04
工业数据集采集与标注
工业相机选型与拍摄规范 · LabelImg/LabelStud… · 数据集划分（训练/验证/测试）
工业数据集采集标注
05
数据增强与预处理
Mosaic · MixUp · HSV增强
数据增强预处理
06
YOLOv8模型架构解析
Backbone（C2f） · Neck（FPN+PAN） · Head（解耦头）
YOLOv8模型架构解析
07
配置文件详解与修改
YOLOv8的yaml配置文件 · 针对工业小目标检测的anchor调整 · 类别数修改
配置文件详解修改
08
模型训练实战（上）
单卡训练命令 · 训练日志解读 · Loss曲线分析
模型训练实战单卡训练命令
09
模型训练实战（下）
多卡分布式训练 · 混合精度训练 · 断点续训
模型训练实战多卡分布式训练
10
模型评估与指标解读
mAP · Precision · Recall
模型评估指标解读
11
模型导出与格式转换
导出为ONNX · TensorRT · OpenVINO格式
模型导出格式转换
12
ONNX Runtime部署
ONNX Runtime安装 · C++/Python推理代码编写 · 输入输出张量处理
ONNXRuntime
13
TensorRT部署（上）
TensorRT安装与环境配置 · 模型序列化（trt文件生成） · 动态batch支持
TensorRT部署
14
TensorRT部署（下）
C++推理引擎封装 · 多线程流水线设计 · 端到端延迟优化
TensorRT部署
15
OpenVINO部署
OpenVINO工具套件安装 · 模型优化与IR文件生成 · 异构计算（CPU+GPU）
OpenVINO部署
16
工业相机SDK二次开发
海康/大恒相机SDK调用 · 图像采集回调函数 · 软触发与硬触发模式
SDK工业相机
17
实时视频流处理
OpenCV读取相机流 · 队列缓冲机制 · 跳帧策略
实时视频流处理OpenCV
18
后处理算法实现
NMS（非极大值抑制）优化 · 缺陷框过滤（面积/置信度阈值） · 缺陷分类逻辑
后处理算法实现NMS
19
可视化与报警系统
检测结果叠加显示 · 缺陷标记与统计 · 声光报警器触发
可视化报警系统
20
工业通信协议集成
Modbus TCP通信 · PLC信号交互 · MQTT数据上报
工业通信协议集成Modbus
21
Web端实时监控面板
Flask/FastAPI搭建后端 · WebSocket推送检测结果 · ECharts实时图表
Web端实时监控面板
22
SQLite/MySQL数据库存储
检测结果入库 · 历史数据查询 · 缺陷趋势分析
SQLite/MySQL数据库存储
23
模型版本管理与自动更新
MLflow模型注册 · AB测试策略 · 灰度发布
模型版本管理自动更新
24
边缘计算设备部署
Jetson Nano/Orin环境… · TensorRT on Jetson… · 功耗与性能平衡
边缘计算设备部署Jetson
25
工业场景常见问题与调优
误检与漏检平衡 · 光照变化鲁棒性 · 遮挡处理
工业场景常见问题调优
26
端到端项目实战（一）
需求梳理与方案设计 · 硬件选型与采购 · 软件架构设计
端到端项目实战需求梳理
27
端到端项目实战（二）
数据采集与标注 · 模型训练与调优 · 模型评估与验收
端到端项目实战数据采集
28
端到端项目实战（三）
模型部署与集成 · UI界面开发 · 通信联调
端到端项目实战模型部署
29
端到端项目实战（四）
系统测试与验收 · 压力测试 · 稳定性测试
端到端项目实战系统测试
30
课程总结与进阶方向
工业质检技术趋势 · YOLO后续版本展望 · 3D视觉与AI结合
课程总结进阶方向