25、工业制造中的实时缺陷检测与云建模

工业制造中的实时缺陷检测与云建模

在工业制造领域，实时检测表面缺陷是一项重要的任务。本文将介绍如何构建一个表面缺陷检测系统，包括数据处理、模型训练、评估和导出，以及如何在云环境中进行分布式建模以提高训练效率。

1. 数据处理：创建TFRecord文件

首先，我们需要将标注数据和图像数据转换为TFRecord文件，以便后续的模型训练。以下是创建TFRecord文件的代码：

%%shell
%tensorflow_version 1.x

python /content/generic_xml_to_tf_record.py \
   --label_map_path=/content/steel_label_map.pbtxt \
   --data_dir=/content/NEU-DET \
   --output_path=/content/NEU-DET/out \
   --annotations_dir=ANNOTATIONS \
   --image_dir=IMAGES

运行上述脚本后，会在输出目录中创建两个子目录： train 和 val ，分别用于存储训练和验证的TFRecord文件。需要注意的是，输出目录必须存在，否则需要在运行脚本之前创建。

2. 训练SSD模型

接下来，我们将使用TFRecord格式的输入数据来训练SSD模型。训练步骤如下：
1. 下载预训练模型 ：