通過技術(shù)講解、案例介紹、項(xiàng)目演示、小組交流等形式，學(xué)員可以快速了解AI基礎(chǔ)算法和大模型賦能工業(yè)檢測(cè)技術(shù)的典型應(yīng)用（汽車、3C、鋼鐵等）。通過演示主流機(jī)器視覺模型及平臺(tái)化項(xiàng)目開發(fā)過程，學(xué)習(xí)并掌握包括缺陷檢測(cè)、行為檢測(cè)、工業(yè)多模態(tài)融合檢測(cè)等技術(shù)基礎(chǔ)，學(xué)員將全面了解AI在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，掌握從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法選型、模型訓(xùn)練到系統(tǒng)集成的全流程工具鏈，并能夠根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景設(shè)計(jì)高效的AI檢測(cè)解決方案。

一、工業(yè)檢測(cè)技術(shù)的演進(jìn)及其AI賦能

1.       工業(yè)檢測(cè)的范圍與場(chǎng)景（產(chǎn)品檢測(cè)與行為檢測(cè)）

2.       從傳統(tǒng)檢測(cè)到AI智能檢測(cè)的技術(shù)發(fā)展路徑

‐   傳統(tǒng)檢測(cè)：人工目視檢查和簡(jiǎn)單測(cè)量工具階段

‐   傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測(cè)：規(guī)則算法和固定閾值的檢測(cè)

‐   AI檢測(cè)：基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備自學(xué)習(xí)能力

‐   案例介紹：AI檢測(cè)與傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測(cè)的機(jī)理差異及在零部件缺陷及變異檢測(cè)中的高準(zhǔn)確性

3.       工業(yè)檢測(cè)的挑戰(zhàn)與瓶頸：小樣本、高實(shí)時(shí)性、缺陷多樣性

4.       現(xiàn)代工業(yè)AI檢測(cè)系統(tǒng)的四大支柱：光學(xué)、聲學(xué)、力學(xué)、化學(xué)

5.       AI在多模態(tài)檢測(cè)中的核心價(jià)值：自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自決策

二、工業(yè)視覺檢測(cè)基礎(chǔ)與系統(tǒng)選型

1.       AI檢測(cè)的眼睛：拍一張高質(zhì)量現(xiàn)場(chǎng)照片的意義

2.       工業(yè)機(jī)器視覺與圖像處理的技術(shù)基礎(chǔ)

‐   CCD與相機(jī)技術(shù)：2D、3D相機(jī)、事件相機(jī)

‐   鏡頭對(duì)圖像的影響：根據(jù)視場(chǎng)、分辨率和工作距離選擇合適的鏡頭

‐   光源與照明：光照方向、光源類型與顏色對(duì)缺陷顯現(xiàn)的作用

‐   案例介紹：外觀檢測(cè)的原理與最佳設(shè)置方法舉例

‐   案例介紹：大尺寸構(gòu)件機(jī)器視覺檢測(cè)項(xiàng)目的系統(tǒng)組成

‐   新的思路：基于數(shù)字孿生技術(shù)融合的“虛擬相機(jī)”

三、深度學(xué)習(xí)核心算法與缺陷檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)

1.       基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心算法簡(jiǎn)介：

‐   AI的技術(shù)演進(jìn)與當(dāng)下主流核心：理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與通用大模型

‐   主流機(jī)器視覺模型CNN、YOLO等在缺陷分類、定位、分割中的應(yīng)用

‐   課堂演示：基于YOLO模型的工件表面缺陷分類之?dāng)?shù)據(jù)集、缺陷標(biāo)注、模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

‐   缺陷檢測(cè)中的數(shù)據(jù)難點(diǎn)與知識(shí)遷移（GAN等）簡(jiǎn)介

2.       不同行業(yè)檢測(cè)場(chǎng)景案例精析：

‐   缺陷檢測(cè)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些原則和方法

‐   汽車行業(yè)：火花塞尺寸與車蓋密封條檢測(cè)

‐   3C電子：PCB板焊點(diǎn)分割與缺陷識(shí)別、屏幕亮點(diǎn)壞點(diǎn)檢測(cè)等

‐   鋼鐵冶金：帶鋼表面缺陷檢測(cè)（劃痕、孔洞、氧化皮）

四、作業(yè)行為檢測(cè)技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景

1.       行為檢測(cè)的核心技術(shù)與算法：

‐   目標(biāo)檢測(cè)：識(shí)別工具、零件、人員

‐   姿態(tài)估計(jì)：獲取人體關(guān)鍵點(diǎn)，分析動(dòng)作姿態(tài)

‐   行為識(shí)別：基于視頻序列判斷復(fù)雜行為

2.       作業(yè)場(chǎng)景與行業(yè)案例（可選）：

‐   裝配作業(yè)合規(guī)性（防呆）：

‐   案例（汽車）：安裝發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋時(shí)，正確執(zhí)行了“打膠-安裝-擰緊”的標(biāo)準(zhǔn)化流程。

‐   案例（電子）：擰緊手機(jī)主板螺絲時(shí)，是否使用了正確的電動(dòng)扭矩螺絲刀、擰足了指定顆數(shù)。

3.       企業(yè)安全生產(chǎn)：

‐   案例（重工）：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人員是否進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域、是否正確佩戴安全帽/手套。

‐   案例（通用）：識(shí)別煙霧、火焰等異常狀態(tài)。

4.       案例介紹：作業(yè)效率分析之組裝生產(chǎn)線的動(dòng)作路徑，優(yōu)化動(dòng)作，減少耗時(shí)

五、多模態(tài)AI融合檢測(cè)技術(shù)

1.       多模態(tài)AI融合算法

‐   基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)特征融合技術(shù)

‐   多模態(tài)注意力機(jī)制在檢測(cè)中的應(yīng)用

2.       聲學(xué)與振動(dòng)檢測(cè)的AI應(yīng)用

‐   基于時(shí)序深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)測(cè)

‐   案例：基于LTSM模型故障預(yù)測(cè)的應(yīng)用

3.       案例介紹：德國(guó)萊茵檢測(cè)全自動(dòng)智能無人值守實(shí)驗(yàn)室SMART LAB

六、模型部署與系統(tǒng)工程

1.       系統(tǒng)集成（Integration）：通過API、MQTT等協(xié)議與MES、QMS、PLC等工業(yè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“檢測(cè)-判斷-執(zhí)行”的閉環(huán)。

2.       模型輕量化與加速技術(shù)簡(jiǎn)介：剪枝、蒸餾、量化

3.       部署策略選擇：

‐   邊緣部署（Edge Deployment）：使用NVIDIA、華為Atlas等設(shè)備實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時(shí)檢測(cè)

‐   云端部署（Cloud Deployment）：處理復(fù)雜分析和大批量數(shù)據(jù)

‐   案例介紹：基于科大訊飛星火大模型的工業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練與應(yīng)用部署

李老師  上海威才咨詢 | 特聘資深培訓(xùn)講師/咨詢顧問

‐   西安交大工學(xué)碩士

‐   27年制造業(yè)運(yùn)營(yíng)與咨詢經(jīng)驗(yàn)

‐   上海交大弗勞恩霍夫科創(chuàng)中心高級(jí)顧問、上海交大中美物流研究院特聘講師

‐   數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造專家

‐   精益生產(chǎn)與物流規(guī)劃

‐   AI工業(yè)賦能應(yīng)用

工作經(jīng)歷：

‐   27年制造業(yè)運(yùn)營(yíng)與咨詢經(jīng)驗(yàn)，其中8年世界500強(qiáng)企業(yè)制造與供應(yīng)鏈實(shí)操經(jīng)驗(yàn)

‐   曾赴德國(guó)研修工業(yè)4.0、日本豐田研修精益管理

‐   對(duì)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、智能制造有深刻的理解和應(yīng)用，提煉的智能制造與數(shù)字化工廠規(guī)劃方法，已服務(wù)于大型央企、國(guó)企等多家大中型企業(yè)咨詢及數(shù)字化項(xiàng)目，企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)和咨詢輔導(dǎo)客戶數(shù)量超過100家。熟悉汽車行業(yè)（整車、零部件）、軌道交通裝備、服裝供應(yīng)鏈、電子信息產(chǎn)業(yè)、家電、化工、新能源等十幾個(gè)行業(yè)運(yùn)營(yíng)模式。

主要擅長(zhǎng)課程：

《智能制造與數(shù)字化工廠規(guī)劃》

《AI重構(gòu)制造業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新》

《數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型與實(shí)踐》

《工廠智能物流的規(guī)劃與實(shí)踐》

《AI在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用與工具鏈》

服務(wù)過的咨詢項(xiàng)目：

‐   中車集團(tuán)系列數(shù)字化轉(zhuǎn)型輔導(dǎo)與咨詢項(xiàng)目

‐   蘇州萊頓汽車零部件智能產(chǎn)線項(xiàng)目

‐   上海真諾智能儀表有限公司智能工廠規(guī)劃項(xiàng)目

‐   首批創(chuàng)業(yè)板公司鄭州XX電子運(yùn)營(yíng)管理咨詢

‐   特步集團(tuán)工廠倉(cāng)儲(chǔ)物流優(yōu)化項(xiàng)目

‐   海爾工廠計(jì)劃體系優(yōu)化與APS咨詢項(xiàng)目