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工业视觉图像预处理模型训练与部署

共计 30 章节
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01
工业视觉概述
工业4.0与机器视觉 · 图像预处理在工业检测中的核心地位 · 课程整体架构与学习路径
工业视觉概述工业4.0
02
图像采集与硬件基础
工业相机选型（CCD/CMOS） · 镜头与光源选择 · 采集卡与接口协议（GigE/USB3…
图像采集硬件基础
03
Python与OpenCV环境搭建
Anaconda环境配置 · OpenCV库安装 · IDE选择（VS Code/PyCh…
PythonOpenCV
04
图像基础与色彩空间
像素与分辨率 · BGR与RGB转换 · 灰度图与二值图
图像基础色彩空间
05
图像几何变换
缩放 · 旋转 · 平移
图像几何变换缩放
06
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
07
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
08
阈值分割与二值化
全局阈值 · Otsu算法 · 自适应阈值
阈值分割二值化
09
边缘检测
Sobel算子 · Canny边缘检测 · Laplacian算子
边缘检测Sobel
10
形态学操作
腐蚀与膨胀 · 开运算与闭运算 · 形态学梯度
形态学操作腐蚀
11
轮廓分析与特征提取
轮廓查找与绘制 · 轮廓矩 · 面积
轮廓分析特征提取
12
霍夫变换
霍夫直线检测 · 霍夫圆检测 · 在工业定位中的实战应用
霍夫变换霍夫直线检测
13
模板匹配
基于灰度的模板匹配 · 多尺度模板匹配 · 归一化相关系数
模板匹配基于灰度的模板匹…
14
特征点匹配
SIFT · SURF · ORB特征提取
特征点匹配SIFT
15
图像分割进阶
分水岭算法 · GrabCut算法 · 超像素分割
图像分割进阶分水岭算法
16
深度学习预处理基础
数据增强（翻转 · 旋转 · 裁剪
深度学习预处理基…数据增强
17
PyTorch框架入门
张量操作 · 自动求导 · 构建简单神经网络
PyTorch框架入门
18
卷积神经网络（CNN）基础
卷积层 · 池化层 · 全连接层
CNN卷积神经网络
19
图像分类模型训练
数据加载器构建 · 训练循环编写 · 损失函数与优化器选择
图像分类模型训练数据加载器构建
20
目标检测模型（YOLO）训练
YOLO原理简介 · 数据集标注格式（COCO/YOLO） · 训练配置与调参
YOLO目标检测模型
21
语义分割模型（UNet）训练
UNet架构解析 · 医学/工业图像分割 · Dice Loss与交叉熵损失
UNet语义分割模型
22
模型优化与量化
模型剪枝 · 知识蒸馏 · INT8量化
模型优化量化
23
模型部署基础
ONNX Runtime推理 · TensorRT加速 · OpenVINO工具套件
模型部署基础ONNX
24
边缘端部署实战
Jetson Nano/RK3588… · 模型转换与推理 · 性能调优
边缘端部署实战Jetson
25
工业视觉系统集成
相机SDK二次开发 · 多线程图像采集 · 实时显示与日志记录
工业视觉系统集成SDK
26
缺陷检测实战项目（一）
数据采集与标注 · 预处理流水线搭建 · 模型选择与训练
缺陷检测实战项目数据采集
27
缺陷检测实战项目（二）
模型评估与调优 · 误报率控制 · 部署到产线测试
缺陷检测实战项目模型评估
28
尺寸测量实战项目
亚像素边缘提取 · 标定板与像素当量 · 高精度测量算法实现
尺寸测量实战项目亚像素边缘提取
29
OCR字符识别实战
文本检测（EAST/PaddleOC… · 文本识别（CRNN） · 工业字符识别案例
OCR字符识别实战
30
课程总结与进阶方向
工业视觉技术栈回顾 · MLOps与持续学习 · 3D视觉与未来趋势
课程总结进阶方向