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Halcon缺陷分类模型训练与评估实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Halcon在缺陷分类中的角色与优势
课程导入学习目标
02
缺陷分类基础
缺陷类型定义 · 常见工业缺陷示例 · 分类任务与检测任务的区别
缺陷分类基础缺陷类型定义
03
Halcon开发环境搭建
软件安装 · 许可证配置 · 开发界面与算子浏览器使用
Halcon开发环境搭建
04
图像采集与预处理
图像读取 · ROI选择 · 灰度化
图像采集预处理
05
特征提取基础
灰度特征 · 纹理特征 · 形状特征
特征提取基础灰度特征
06
Halcon分类器概述
MLP · SVM · GMM
Halcon分类器概述
07
样本准备与标注
样本采集 · 标注工具使用 · 类别平衡
样本准备标注
08
训练数据集划分
训练集 · 验证集 · 测试集的划分原则与交叉验证方法
训练数据集划分训练集
09
特征选择与降维
主成分分析 · 相关性分析 · 特征筛选在缺陷分类中的应用
特征选择降维
10
MLP分类器实战
创建多层感知机 · 设置参数 · 训练与保存模型
MLP分类器实战
11
SVM分类器实战
核函数选择 · 参数优化 · 训练与评估SVM模型
SVM分类器实战
12
GMM分类器实战
高斯混合模型原理 · 训练与分类应用
GMM分类器实战
13
KNN分类器实战
K值选择 · 距离度量 · 训练与预测
KNN分类器实战
14
深度学习分类器
Halcon中的CNN分类器 · 预训练模型微调与训练流程
深度学习分类器Halcon
15
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
16
交叉验证与超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化在Halcon中的实现
交叉验证超参数调优
17
模型过拟合与欠拟合
诊断方法 · 正则化 · 早停
模型过拟合欠拟合
18
分类模型部署
模型导出 · 集成到Halcon程序 · 实时推理与性能优化
分类模型部署模型导出
19
案例实战一
金属表面划痕分类——从样本到模型训练…
案例实战一金属表面划痕分类
20
案例实战二
PCB板焊点缺陷分类——特征提取与分…
案例实战二PCB
21
案例实战三
纺织品瑕疵分类——纹理特征与深度学习…
案例实战三纺织品瑕疵分类
22
案例实战四
电池表面缺陷分类——多类别不平衡处理…
案例实战四电池表面缺陷分类
23
常见问题与调试
训练不收敛 · 分类精度低 · 样本不足等问题的排查与解决
常见问题调试
24
模型鲁棒性提升
光照变化 · 噪声干扰 · 旋转缩放等条件下的泛化能力增强
模型鲁棒性提升光照变化
25
Halcon与外部工具集成
与C++/C#/Python接口调用 · 与PLC/机器人通信
Halcon外部工具集成
26
项目实战流程
需求分析 · 方案设计 · 数据准备
项目实战流程需求分析
27
性能优化技巧
图像处理加速 · 并行计算 · 模型压缩与量化
性能优化技巧图像处理加速
28
综合练习
给定工业缺陷图像集 · 完成从预处理到分类评估的完整流程
综合练习给定工业缺陷图像…
29
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习路径建议与进阶方向
课程总结核心知识点回顾
30
结业测试
综合考核学员对Halcon缺陷分类模…
结业测试Halcon