Halcon深度学习

课程基本信息

  • 课程名称：Halcon深度学习工业视觉应用
  • 课时安排：6课时（270分钟）
  • 授课对象：具备Halcon基础的中高级开发者
  • 先修要求：熟悉传统图像处理技术

教学目标

  1. 掌握Halcon深度学习工具链（DLT）的使用方法
  2. 能够完成工业级深度学习模型训练与部署
  3. 理解迁移学习与小样本训练技术
  4. 具备端到端深度学习视觉系统开发能力

教学重点与难点

  • 重点：
    • 缺陷检测/分类/OCR模型开发流程
    • 工业数据预处理与增强
  • 难点：
    • 模型轻量化与边缘部署
    • 难样本挖掘与模型解释性
    • 多任务联合优化

教学准备

环境/工具 说明
Halcon 22.11+ DLT 支持GPU加速
NVIDIA GPU RTX 3060+，CUDA 11.7
工业数据集 包含缺陷/字符/分类样本
标注工具 HALCON DLT Annotator
模型监控工具 TensorBoard/W&B

教学内容设计

一、深度学习基础（45分钟）

1.1 Halcon深度学习架构

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graph TB
A[数据准备] --> B[模型训练]
B --> C[模型验证]
C --> D[模型部署]
D --> E[在线推理]

1.2 支持的任务类型

任务类型 适用场景 典型网络结构
分类 产品分拣 ResNet50
目标检测 零件定位 YOLOv5
语义分割 表面缺陷检测 U-Net
OCR 字符识别 CRNN

二、数据准备与增强（60分钟）

2.1 数据标注规范

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* DLT标注文件格式示例
create_dict(AnnotationDict)
set_dict_tuple(AnnotationDict, 'image_dir', 'dataset/train')
set_dict_tuple(AnnotationDict, 'defect_bbox', [128, 256, 64, 64])  // [x,y,w,h]
write_dict(AnnotationDict, 'annotations.hdict', [], [])

2.2 工业数据增强

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* 在线增强配置
set_dl_model_param(DLModelHandle, 'augmentation', {
    'rotation': [-5,5],
    'brightness': [0.8,1.2],
    'gaussian_noise': [0,0.1]
})

2.3 数据质量分析

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analyze_dl_dataset(DLDataset, 'samples', 'class_distribution', Result)
create_class_distribution_plot(Result, Plot)

三、模型训练与调优（90分钟）

3.1 迁移学习实战

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* 加载预训练模型
read_dl_model('pretrained/resnet50.hdl', DLModelHandle)
set_dl_model_param(DLModelHandle, 'class_names', NewClassNames)

* 冻结底层参数
set_dl_model_param(DLModelHandle, 'learning_rate_mult', {'backbone':0.1})

3.2 训练过程监控

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train_dl_model(DLModelHandle, DLDataset, TrainParams, [
    'monitoring'=['metrics'=['loss','accuracy'], 
                 'visualization'='segmentation_results']
])

3.3 模型压缩技术

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* 知识蒸馏
create_dl_model_distiller(DLTeacher, DLStudent, DistillerHandle)
train_dl_distiller(DistillerHandle, DLDataset, 0.7, 100)

四、工业应用案例（75分钟）

4.1 表面缺陷检测

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* 分割模型推理
apply_dl_model(DLModelHandle, DLSamples, 'segmentation', DLDataset, DLResult)
threshold_dl_segmentation(DLResult, 'defect', 0.8, RegionDefects)

4.2 字符识别系统

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* OCR流程
find_text(DLModelHandle, Image, TextLines)
do_ocr_word_cnn(TextLines, Image, DLOCRHandle, Class, Confidence)

4.3 在线学习系统

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* 增量学习配置
set_dl_model_param(DLModelHandle, 'online_learning', {
    'buffer_size': 1000,
    'update_interval': 50
})

实验设计

基础实验：

  1. 金属表面划痕检测（mAP > 0.85）
  2. 工业零件多分类（Accuracy > 95%）

进阶实验：

  1. 小样本迁移学习（100张训练图达到90%精度）
  2. 模型量化部署（模型大小压缩50%）

综合项目：
半导体晶圆检测系统：

  • 缺陷检测（分割网络）
  • 字符识别（OCR）
  • 良率统计看板

模型部署与优化

边缘部署方案

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* TensorRT加速
export_dl_model(DLModelHandle, 'onnx', 'model.onnx')
set_dl_model_param(DLModelHandle, 'inference_backend', 'tensorrt')

性能优化技巧

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* 混合精度训练
set_dl_model_param(DLModelHandle, 'precision', 'mixed16')

* 多模型级联
create_dl_pipeline([DLModel1, DLModel2], PipelineHandle)

评估方案

考核项目：

  1. 模型训练效率（达到基准精度所需epoch数）
  2. 推理速度测试（FPS @ RTX 3060）
  3. 部署资源占用（显存/CPU利用率）

评分标准：

指标 权重 优秀标准
模型精度 40% mAP > 0.9 / Acc > 97%
推理速度 30% >30 FPS (1080p)
资源效率 20% GPU显存 < 2GB
代码质量 10% 模块化/可扩展

常见问题解决

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graph TD
A[过拟合] --> B[增加数据增强]
A --> C[添加正则化]
A --> D[早停机制]

E[低召回率] --> F[难样本挖掘]
E --> G[调整损失函数]
E --> H[类别权重平衡]

拓展学习

  1. 自监督预训练： 

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    pretext_task = 'rotation_prediction'
    create_self_supervised_model(DLModelHandle, pretext_task)

  2. 多模态融合： 

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    fuse_dl_modalities([RGB_Model, Thermal_Model], FusionModel)

  3. AI安全： 

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    analyze_model_robustness(DLModelHandle, 'adversarial_attack', AttackParams)