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本课程属于：035-工业缺陷检测模型移植实战 AI视觉与工业视觉 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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工业缺陷检测模型移植案例拆解

共计 30 章节

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工业缺陷检测概述

行业痛点 · 传统视觉 vs 深度学习 · 模型移植的挑战与价值

工业缺陷检测概述行业痛点

硬件平台选型

边缘计算设备（Jetson · 瑞芯微 · 算能）

硬件平台选型Jetson

模型选型策略

轻量化网络（MobileNet · ShuffleNet · EfficientNet-Lite）

模型选型策略MobileNet

训练环境搭建

Docker容器化 · PyTorch/TensorRT环境… · 数据集准备与标注格式转换

训练环境搭建Docker

数据预处理对齐

训练时预处理（Resize · Normalize · Color Space）与部署端预处…

数据预处理对齐Resize

模型导出为ONNX

PyTorch模型转ONNX · 动态轴设置 · 算子兼容性检查

ONNX模型导出为

ONNX模型可视化与调试

Netron工具使用 · 节点结构分析 · 输入输出张量形状验证

ONNX模型可视化

模型量化原理

FP32 vs FP16 vs IN… · 对称量化与非对称量化 · 校准数据集的作用

模型量化原理FP32

TensorRT部署（NVIDIA）

ONNX转TensorRT引擎 · 动态batch配置 · FP16/INT8量化实践

RKNN部署（瑞芯微）

RKNN Toolkit使用 · 模型转换流程 · NPU驱动与API调用

算能TPU部署

BMNNSDK2环境 · 模型编译与bmodel生成 · C++推理接口封装

OpenVINO部署（Intel）

模型优化器 · IR文件生成 · 异构执行与CPU/GPU协同

TFLite部署（移动端/嵌入式）

TFLite Converter · Delegate选择（GPU/NNA… · 模型大小优化

NCNN部署（端侧CPU）

ncnnoptimize优化 · bin/param文件生成 · Vulkan加速

MNN部署（跨平台）

MNN转换工具 · 会话管理与多线程推理 · 内存优化技巧

Paddle Lite部署

Paddle2ONNX · Lite模型转换 · 华为昇腾/瑞芯微后端适配

推理引擎性能对比

延迟 · 吞吐量 · 内存占用

推理引擎性能对比延迟

后处理对齐

NMS实现差异（CPU vs GPU… · 置信度阈值与IoU阈值调优 · 输出解码一致性

后处理对齐NMS

精度损失分析与修复

量化后精度下降排查 · 敏感层定位 · 混合精度量化策略

精度损失分析修复

C++推理服务封装

模型加载 · 预处理 · 推理

C++推理服务封装

Python推理接口

pybind11封装C++推理引擎 · Python端调用与数据传递

Python推理接口

多模型流水线

缺陷检测+分类+分割的级联推理 · 共享内存与零拷贝优化

多模型流水线缺陷检测+分类+…

视频流实时推理

RTSP/RTMP拉流 · 解码（FFmpeg/OpenCV） · 跳帧策略与延迟控制

视频流实时推理RTSP/RTMP

模型热更新机制

运行时切换模型版本 · 版本回滚 · 原子操作与状态管理

模型热更新机制运行时切换模型版…

日志与监控系统

推理耗时统计 · 帧率监控 · 异常告警

日志监控系统

工业相机集成

GigE Vision/USB3 V… · 触发模式 · 硬同步与软件触发

工业相机集成GigE

PLC与上位机通信

Modbus TCP/OPC UA协… · 缺陷坐标上报 · 触发信号交互

PLC上位机通信

现场部署与调试

网络配置 · 防火墙规则 · 远程SSH/串口调试

现场部署调试

案例实战一

手机屏幕划痕检测（Jetson Or…

案例实战一Jetson

案例实战二

PCB焊点缺陷检测（瑞芯微RK358…

案例实战二PCB