AI在工业检测中的应用及工具链

课程目的

• 通过技术讲解、案例介绍、项目演示、小组交流等形式，学员可以快速了解AI基础算法和大模型赋能工业检测技术的典型应用（汽车、3C、钢铁等）。通过演示主流机器视觉模型及平台化项目开发过程，学习并掌握包括缺陷检测、行为检测、工业多模态融合检测等技术基础，学员将全面了解AI在工业检测中的应用现状和发展趋势，掌握从数据准备、算法选型、模型训练到系统集成的全流程工具链，并能够根据实际场景设计高效的AI检测解决方案。

参训对象

• 制造型企业高管团队以及技术总监、产品经理，企业生产、工艺、设备、质量管理人员和数字化项目团队等。

授课形式

• 知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

基于神经网络的核心算法简介

• AI的技术演进与当下主流核心：理解神经网络算法与通用大模型
• 主流机器视觉模型CNN、YOLO等在缺陷分类、定位、分割中的应用
• 课堂演示：基于YOLO模型的工件表面缺陷分类之数据集、缺陷标注、模型训练与验证

缺陷检测中的数据难点与知识迁移（GAN等）简介

不同行业检测场景案例精析

缺陷检测中数据预处理的一些原则和方法

汽车行业：火花塞尺寸与车盖密封条检测

• 3C电子：PCB板焊点分割与缺陷识别、屏幕亮点坏点检测等

钢铁冶金：带钢表面缺陷检测（划痕、孔洞、氧化皮）

四、作业行为检测技术与应用场景

行为检测的核心技术与算法

目标检测：识别工具、零件、人员

• 姿态估计：获取人体关键点，分析动作姿态

行为识别：基于视频序列判断复杂行为

作业场景与行业案例（可选）

装配作业合规性（防呆）

• 案例（汽车）：安装发动机缸盖时，正确执行了“打胶-安装-拧紧”的标准化流程。
• 案例（电子）：拧紧手机主板螺丝时，是否使用了正确的电动扭矩螺丝刀、拧足了指定颗数。

企业安全生产

• 案例（重工）：实时监测人员是否进入危险区域、是否正确佩戴安全帽/手套。
• 案例（通用）：识别烟雾、火焰等异常状态。
• 案例介绍：作业效率分析之组装生产线的动作路径，优化动作，减少耗时

五、多模态AI融合检测技术

多模态AI融合算法

基于深度学习的多模态特征融合技术

多模态注意力机制在检测中的应用

声学与振动检测的AI应用

基于时序深度学习的故障预测

案例：基于LTSM模型故障预测的应用

• 案例介绍：德国莱茵检测全自动智能无人值守实验室SMART LAB

六、模型部署与系统工程

• 系统集成（Integration）：通过API、MQTT等协议与MES、QMS、PLC等工业系统实现“检测-判断-执行”的闭环。

模型轻量化与加速技术简介：剪枝、蒸馏、量化

部署策略选择

• 边缘部署（Edge Deployment）：使用NVIDIA、华为Atlas等设备实现低延迟实时检测
• 云端部署（Cloud Deployment）：处理复杂分析和大批量数据
• 案例介绍：基于科大讯飞星火大模型的工业数据集训练与应用部署

讲师介绍：李老师

特聘资深培训讲师/咨询顾问

西安交大工学硕士

27年制造业运营与咨询经验

• 上海交大弗劳恩霍夫科创中心高级顾问、上海交大中美物流研究院特聘讲师

数字化转型与智能制造专家

精益生产与物流规划

AI工业赋能应用

工作经历

• 27年制造业运营与咨询经验，其中8年世界500强企业制造与供应链实操经验

曾赴德国研修工业4.0、日本丰田研修精益管理

• 对生产运营、智能制造有深刻的理解和应用，提炼的智能制造与数字化工厂规划方法，已服务于大型央企、国企等多家大中型企业咨询及数字化项目，企业内部培训和咨询辅导客户数量超过100家。熟悉汽车行业（整车、零部件）、轨道交通装备、服装供应链、电子信息产业、家电、化工、新能源等十几个行业运营模式。

主要擅长课程

《智能制造与数字化工厂规划》

《AI重构制造业数字化创新》

《数字化战略转型与实践》

《工厂智能物流的规划与实践》

《AI在工业检测中的应用与工具链》

服务过的咨询项目

中车集团系列数字化转型辅导与咨询项目

苏州莱顿汽车零部件智能产线项目

上海真诺智能仪表有限公司智能工厂规划项目

首批创业板公司郑州XX电子运营管理咨询

特步集团工厂仓储物流优化项目

海尔工厂计划体系优化与APS咨询项目