一、项目背景
工业缺陷检测是质量控制的关键环节，传统机器视觉方案难以应对复杂缺陷。深度学习让AI能够识别各种复杂缺陷，大幅提升检测准确率。
二、检测方案对比
| 方案 | 准确率 | 成本 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 传统机器视觉 | 85-90% | 低 | 简单缺陷 |
| 深度学习 | 95-99% | 中 | 复杂缺陷 |
| 大模型+小样本 | 90%+ | 高 | 数据稀少 |
三、数据采集与标注
图像采集
- 工业相机选型：分辨率根据缺陷大小选择
- 光源设计：同轴光/背光/明暗场
- 采集数量：每类缺陷至少500张
数据标注工具
- LabelImg：目标检测标注
- CVAT：专业标注平台
- Label Studio：多功能标注
四、模型选择
目标检测模型
推荐模型：- YOLOv8：速度快，适合实时检测- RetinaNet：精度高，适合小目标- Detectron2：功能全，适合复杂场景
五、训练流程
1. 数据增强：翻转、旋转、亮度调整2. 划分数据集：训练80%/验证10%/测试10%3. 配置参数：学习率、批次大小、epoch4. 训练监控：观察loss曲线和mAP5. 模型评估：Precision/Recall/F1
六、模型优化
- 知识蒸馏：大模型→小模型
- 剪枝：去除冗余参数
- 量化：FP32→INT8加速
七、边缘部署
使用TensorRT或OpenVINO优化模型，部署到工控机或NVIDIA Jetson边缘设备。
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