"基于图像分割的工业质检方法的计算机视觉课程设计"

本文介绍了西南交通大学计算机视觉课程设计中基于图像分割的工业质检方法。首先，文中针对工业质检方法的需求和现有技术的局限性进行了介绍和分析。随后，作者详细阐述了在华为云ModelArts以及弹性云服务器ECS的支持下，如何利用昇思MindSpore框架构建U-Net网络模型，以及如何利用线上昇腾澎湃算力在工业质检的模拟数据集上进行模型的训练和部署。 在工业生产中，质检是一个非常重要的环节，而基于图像分割的工业质检方法可以帮助实现自动化和高效化的质检流程。因此，本文通过以U-Net网络模型为基础的工业质检方法来解决传统工业质检方法无法满足的需求。U-Net网络模型是一种用于图像分割的深度学习网络模型，其特点是能够在输入图像的基础上，输出与输入图像同样尺寸的分割图像，因此非常适合用于工业质检中对产品进行缺陷检测。 而在本文中，作者使用华为云ModelArts提供的一站式AI平台来进行数据预处理、交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，以及端-边-云模型按需部署能力。同时，利用弹性云服务器ECS提供的计算资源，配合昇思MindSpore框架，实现了从训练到部署的全流程开发。通过这样的方式，作者成功地构建了基于U-Net网络模型的工业质检方法，并在模拟数据集上进行了有效的训练和部署。 本文的研究成果对于工业质检领域具有重要的实际意义。利用基于图像分割的工业质检方法，可以实现对产品缺陷的快速、准确的检测，提高了质检效率，降低了人力成本，同时也提高了产品质量和生产效率。另外，本文使用华为云ModelArts和弹性云服务器ECS等平台进行全流程的AI开发，为其他领域的AI应用开发提供了重要的参考和借鉴。 综上所述，本文通过介绍了西南交通大学计算机视觉课程设计中基于图像分割的工业质检方法，并详细阐述了在华为云ModelArts和弹性云服务器ECS的支持下，如何利用昇思MindSpore框架构建U-Net网络模型，并进行了有效的训练和部署。这些研究成果对于工业质检领域有着重要的应用意义，同时也为其他领域的AI应用开发提供了重要的参考价值。