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          培訓(xùn)課程

          AI在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用及工具鏈

          咨詢電話

          主辦單位:上海普瑞思管理咨詢有限公司上海創(chuàng)卓商務(wù)咨詢有限公司
          日期地址:2026年01月14~15日/上海、04月16~17日/蘇州、07月16~17日/上海、10月21~22日/杭州
          培訓(xùn)費(fèi)用:4800元/人(含培訓(xùn)費(fèi)、資料費(fèi)、午餐費(fèi)及茶點(diǎn)等)
          課程目的:
          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。
          參訓(xùn)對(duì)象:
          制造型企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)以及技術(shù)總監(jiān)、產(chǎn)品經(jīng)理,企業(yè)生產(chǎn)、工藝、設(shè)備、質(zhì)量管理人員和數(shù)字化項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)等。
          授課形式:
          知識(shí)講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動(dòng)交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。
          課程大綱:
          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SMARTLAB
          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(EdgeDeployment):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(CloudDeployment):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
          講師介紹:李老師
          ?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

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