【3D测量与检测】训练端子综合检测模型
本文以端子综合检测工程为例（单击下载示例工程），介绍如何使用树状算法模块训练模型。
场景描述
在端子综合检测任务中，通常需要对同一连接器的不同部位进行缺陷检测。但不同部位的缺陷类型与特征存在差异，若统一训练单一缺陷分割模型，往往难以兼顾各部位的检测精度。因此，本示例采用“先分类、后分割”的流程：先通过图像分类模块识别图像所属部位，再针对各部位缺陷分别训练对应的缺陷分割模块，以提升整体缺陷检测效果。示例涉及的典型缺陷包括壳体划痕、卡扣变形、屏蔽壳划痕和端子变形。
模块组合
如图所示，端子综合检测模型的搭建主要包括两种模块：图像分类和缺陷分割。
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图像分类模块：用于初步筛选图像，判断图像属于连接器的哪个部位（如壳体、卡扣、屏蔽壳、端子等），以便后续模块进行针对性检测。
本例中，图像分类模块有D1、D2、D3、D4四个类别，分别对应连接器的壳体、卡扣、屏蔽壳和端子四个部位。
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缺陷分割模块：针对连接器的不同部位，使用不同的缺陷分割模块进行精确的缺陷检测和分割，识别出划痕、变形等具体问题。
本例中，D1缺陷用于检测壳体是否有划痕，D2缺陷用于检测卡扣是否有变形，D3缺陷用于检测屏蔽壳是否有划痕，D4缺陷用于检测端子是否有变形。
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实际应用中，模块组合需根据具体需求灵活调整和优化。树状算法模块的灵活性允许根据不同检测需求自由组合和配置模块，以实现最佳检测效果。 |
使用流程
按照上述要求，完成树状算法模块的搭建后，需要对每个模块分别完成标注、训练和验证，再验证整体效果。具体流程如下：
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图像分类模块：对图像分类模块依次完成以下操作，确认分类效果满足需求后，再进行后续缺陷分割模块的标注、训练和验证。
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标注数据：标注每张图像属于哪个部位（D1：壳体、D2：卡扣、D3：屏蔽壳、D4：端子）。
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训练模型：根据需要设置训练参数，进行模型训练。
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验证模型：使用已训练好的模型对数据做验证，评估分类准确率是否达到要求。
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各缺陷分割模块：对D1至D4四个缺陷分割模块，分别依次完成以下操作。
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标注数据：针对对应部位的图像，标注缺陷区域。
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训练模型：根据需要设置训练参数，进行模型训练。
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验证模型：使用已训练好的模型对数据做验证，评估缺陷检测精度是否达到要求。
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验证整体效果：各模块验证通过后，可在运行模式下导入实际场景的图像数据，依据设置的验证规则进行整体推理并输出验证结果，便于快速评估模型在真实场景下的整体表现。检测效果不佳的图像可直接添加至对应模块进行再学习，直至达到预期效果。