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工业视觉图像预处理与模型训练实战

共计 30 章节
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01
工业视觉概述
机器视觉的定义 · 工业4.0背景下的视觉需求 · 典型应用场景（缺陷检测
工业视觉概述机器视觉的定义
02
图像采集与硬件选型
工业相机分类（CCD/CMOS） · 镜头参数（焦距 · 光圈
图像采集硬件选型
03
图像基础与色彩空间
像素与分辨率 · RGB/HSV/GRAY色彩空间转换 · 直方图分析
图像基础色彩空间
04
图像滤波与去噪
均值滤波 · 高斯滤波 · 中值滤波
图像滤波去噪
05
图像增强技术
直方图均衡化 · 自适应直方图均衡化（CLAHE） · 伽马校正
图像增强技术直方图均衡化
06
形态学操作
腐蚀 · 膨胀 · 开运算
形态学操作腐蚀
07
边缘检测
Sobel算子 · Canny边缘检测 · Laplacian算子
边缘检测Sobel
08
图像分割（阈值法）
全局阈值 · Otsu大津法 · 自适应阈值
图像分割阈值法
09
图像分割（区域法）
分水岭算法 · 区域生长 · 超像素分割（SLIC）
图像分割区域法
10
特征提取（一）
角点检测（Harris · Shi-Tomasi） · SIFT特征
特征提取Harris
11
特征提取（二）
ORB特征 · LBP纹理特征 · HOG特征
特征提取ORB
12
图像匹配与配准
模板匹配 · 特征点匹配（FLANN · 暴力匹配）
图像匹配配准
13
几何变换
仿射变换 · 透视变换 · 图像旋转与缩放
几何变换仿射变换
14
图像金字塔与缩放
高斯金字塔 · 拉普拉斯金字塔 · 图像缩放插值方法
图像金字塔缩放
15
ROI提取与图像裁剪
感兴趣区域提取 · 图像拼接 · 图像掩膜操作
ROI提取
16
数据标注与格式
LabelImg · LabelMe使用 · COCO格式
数据标注格式
17
数据增强技术
翻转 · 旋转 · 裁剪
数据增强技术翻转
18
数据集划分与管理
训练/验证/测试集划分 · 交叉验证 · 数据平衡策略
数据集划分管理
19
深度学习框架搭建
PyTorch环境配置 · TensorFlow环境配置 · GPU加速设置
深度学习框架搭建PyTorch
20
卷积神经网络基础
卷积层 · 池化层 · 全连接层
卷积神经网络基础卷积层
21
经典CNN模型
LeNet · AlexNet · VGGNet
CNN经典
22
目标检测基础
滑动窗口 · 候选区域 · IOU计算
目标检测基础滑动窗口
23
目标检测模型（一）
Faster R-CNN原理与实战 · Mask R-CNN
目标检测模型Faster
24
目标检测模型（二）
YOLOv5/v8原理与实战 · SSD
目标检测模型YOLOv5/v8
25
图像分类实战
使用ResNet进行工业产品分类 · 迁移学习 · 微调
图像分类实战ResNet
26
缺陷检测实战
基于YOLO的工业缺陷检测 · 数据准备 · 模型训练与评估
缺陷检测实战YOLO
27
模型评估与调优
混淆矩阵 · Precision/Recall/F… · mAP
模型评估调优
28
模型部署与推理
ONNX导出 · TensorRT加速 · OpenVINO部署
模型部署推理
29
工业视觉项目实战（一）
PCB板缺陷检测系统（从数据到部署全…
工业视觉项目实战PCB
30
工业视觉项目实战（二）
药品泡罩包装检测系统（综合项目实战）
工业视觉项目实战药品泡罩包装检测…