計算機(jī)視覺（CV）工業(yè)應(yīng)用培訓(xùn)課程（缺陷檢測/目標(biāo)跟蹤）
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【培訓(xùn)對象】
工業(yè)自動化工程師、機(jī)器視覺工程師、AI算法工程師、智能制造IT人員，希望將計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)場景。
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【培訓(xùn)目標(biāo)】
一、 理解工業(yè)視覺的主要任務(wù)（缺陷檢測、目標(biāo)定位、尺寸測量、目標(biāo)跟蹤）和典型應(yīng)用場景。
二、 掌握針對工業(yè)缺陷檢測的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，包括數(shù)據(jù)采集、清洗和標(biāo)注策略。
三、 學(xué)會選擇和調(diào)優(yōu)適用于工業(yè)場景的視覺模型，解決小樣本、類別不平衡、實時性等工業(yè)落地難題。
四、 具備將視覺模型封裝為工業(yè)應(yīng)用，并與現(xiàn)有自動化系統(tǒng)（如PLC）集成的初步能力。
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【培訓(xùn)內(nèi)容介紹】
一、 計算機(jī)視覺工業(yè)應(yīng)用概述：工業(yè)4.0背景下的視覺應(yīng)用，缺陷檢測、視覺引導(dǎo)、目標(biāo)跟蹤、OCR識別等典型場景。
二、 工業(yè)視覺系統(tǒng)組成：工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源選型，成像系統(tǒng)設(shè)計對后續(xù)算法的影響。
三、 工業(yè)缺陷檢測數(shù)據(jù)集構(gòu)建：缺陷類型分析，數(shù)據(jù)采集規(guī)范，數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注工具，數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略應(yīng)對小樣本問題。
四、 圖像分類在缺陷檢測中的應(yīng)用：使用CNN模型（如ResNet, EfficientNet）對產(chǎn)品進(jìn)行良品/不良品分類，解決類別不平衡問題。
五、 目標(biāo)檢測在缺陷定位中的應(yīng)用：使用YOLO， Faster R-CNN等模型檢測和定位圖像中的缺陷區(qū)域，處理小目標(biāo)缺陷。
六、 圖像分割在缺陷分割中的應(yīng)用：使用U-Net， DeepLab等模型實現(xiàn)像素級的缺陷分割，精確測量缺陷面積、形狀。
七、 異常檢測（Anomaly Detection）在工業(yè)中的應(yīng)用：針對僅有良品樣本的場景，使用自編碼器、GAN等方法檢測異常。
八、 目標(biāo)跟蹤技術(shù)（一）：多目標(biāo)跟蹤（MOT）基礎(chǔ)，IOU匹配、卡爾曼濾波、匈牙利算法原理。
九、 目標(biāo)跟蹤技術(shù)（二）：基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤模型（如DeepSORT）在工業(yè)流水線目標(biāo)追蹤中的應(yīng)用。
十、 工業(yè)模型輕量化與加速：模型剪枝、量化、知識蒸餾，將模型部署到嵌入式設(shè)備或邊緣計算盒子，滿足實時性要求。
十一、 模型部署與系統(tǒng)集成：使用OpenVINO， TensorRT等推理引擎優(yōu)化和部署模型，通過API或SDK與PLC/上位機(jī)通信。
十二、 實戰(zhàn)演練：針對一個具體的工業(yè)場景（如PCB板缺陷檢測或零件追蹤），完成從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、優(yōu)化到邊緣端部署的全流程。
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