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工业缺陷检测模型移植实战

共计 30 章节
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01
课程导论与硬件平台认知
工业缺陷检测的背景 · 模型移植的挑战 · 主流边缘计算硬件（Jetson
课程导论硬件平台认知
02
开发环境搭建
交叉编译工具链安装 · Python虚拟环境配置 · ONNX Runtime与Tenso…
开发环境搭建交叉编译工具链安…
03
模型选型与基准测试
轻量化网络（MobileNet · EfficientNet-Lite）… · FLOPs与参数量计算
模型选型基准测试
04
PyTorch模型训练与导出
使用公开数据集（如MVTec AD）… · 模型保存为.pt文件
PyTorch模型训练
05
模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export详… · 动态轴与静态轴设置 · 验证ONNX模型正确性
ONNX模型转换为
06
ONNX模型优化与量化
onnx-simplifier简化模… · 动态量化与静态量化 · INT8量化精度损失评估
ONNX模型优化
07
TensorRT模型转换（上）
TensorRT的安装与版本匹配 · 使用trtexec将ONNX转为Te…
TensorRT模型转换
08
TensorRT模型转换（下）
Polygraphy工具进行模型精度… · 处理TensorRT不支持算子（Pl…
TensorRT模型转换
09
RKNN模型转换
RKNN Toolkit的安装 · 将ONNX模型转换为RKNN模型 · 量化校准数据集准备
RKNN模型转换
10
OpenVINO模型转换
Intel OpenVINO安装 · Model Optimizer将ON… · Benchmark Tool测试性能
OpenVINO模型转换
11
模型部署框架选择
ONNX Runtime C++/P… · Triton Inference S… · 自研推理引擎的考量
模型部署框架选择ONNX
12
C++推理引擎封装（上）
设计推理引擎抽象基类 · 实现ONNX Runtime的C++… · 内存管理与预处理流水线
C++推理引擎封装
13
C++推理引擎封装（下）
实现TensorRT推理类 · 实现RKNN推理类 · 工厂模式创建引擎实例
C++推理引擎封装
14
图像预处理与后处理
OpenCV的resize与归一化 · CUDA加速预处理 · NMS与阈值过滤的后处理实现
图像预处理后处理
15
多线程流水线设计
生产者-消费者模型 · 线程安全队列 · 异步推理与并行预处理
多线程流水线设计生产者
16
性能分析与调优
Profiling工具使用（NVID… · RK Profiler） · 内存带宽瓶颈分析
性能分析调优
17
模型加密与安全防护
模型文件加密方案（AES） · 运行时解密与加载 · 防止模型被窃取的策略
模型加密安全防护
18
边缘端数据回传与OTA升级
MQTT协议传输异常样本 · 模型版本管理 · 断点续传的OTA升级方案
OTA边缘端数据回传
19
工业相机接入与采集
GigE Vision协议基础 · 使用HALCON或OpenCV采集图… · 触发模式与帧率控制
工业相机接入采集
20
PLC通信与IO控制
Modbus TCP协议 · 通过PLC触发检测信号 · 检测结果输出到PLC
PLCIO
21
Web端实时监控系统
Flask/FastAPI搭建推理结… · WebSocket推送检测结果 · 简单的看板页面
Web端实时监控系统
22
数据库存储与查询
SQLite/InfluxDB存储检… · 按时间/批次查询缺陷记录 · 生成统计报表
数据库存储查询
23
Docker容器化部署
编写Dockerfile · 构建包含推理环境的镜像 · 使用docker-compose管理…
Docker容器化部署
24
CI/CD与自动化测试
GitLab CI自动化构建与测试 · 模型精度回归测试 · 压力测试脚本编写
CI/CD自动化测试
25
实际案例一
PCB板缺陷检测 · ONNX到TensorRT转换 · 部署到Jetson Orin
实际案例一PCB
26
实际案例二
钢材表面缺陷检测 · RKNN转换与部署到RK3588 · 实测FPS
实际案例二钢材表面缺陷检测
27
实际案例三
纺织物瑕疵检测：使用语义分割模型 · OpenVINO部署到Intel边缘… · 处理大分辨率图像
实际案例三纺织物瑕疵检测
28
常见问题与排错指南
模型精度下降排查 · 推理崩溃日志分析 · 内存泄漏检测与修复
常见问题排错指南
29
前沿技术展望
Transformer在工业检测中的… · NPU与存算一体架构 · MLOps在边缘端的实践
前沿技术展望Transformer
30
课程总结与项目答辩
知识体系回顾 · 学员项目展示与点评 · 后续学习路径建议
课程总结项目答辩