ResNet18工业质检实战：1小时快速验证，不花冤枉钱-育师

ResNet18工业质检实战：1小时快速验证，不花冤枉钱

1. 为什么选择ResNet18做工业质检？

工厂主管们常面临这样的困境：供应商推销的AI质检方案动辄要求签订年框协议，投入大笔资金后才能看到实际效果。而ResNet18这个轻量级深度学习模型，恰恰是快速验证AI质检可行性的最佳选择。

ResNet18就像一位经验丰富的质检员，它能通过"看"产品图片来判断是否存在缺陷。与人工质检相比，它有三大优势：

速度快：处理一张图片只需几毫秒
稳定性高：不会因疲劳导致误判
成本低：训练好的模型可无限复制使用

更重要的是，基于PyTorch的ResNet18模型可以在普通GPU上运行，不需要昂贵的专业设备。接下来我会带你用1小时完成从数据准备到模型验证的全流程。

2. 环境准备：10分钟搞定

2.1 硬件选择

建议使用配备GPU的云服务器，CSDN星图平台提供的PyTorch基础镜像已经预装了所有必要环境。以下是推荐配置：

资源类型	最低要求	推荐配置
GPU	4GB显存	8GB显存及以上
内存	8GB	16GB
存储	20GB	50GB

2.2 一键部署环境

登录CSDN星图平台后，搜索选择"PyTorch 1.12 + CUDA 11.3"基础镜像，点击部署按钮即可自动完成环境配置。部署成功后，通过Jupyter Notebook或SSH连接实例。

3. 数据准备：15分钟收集样本

工业质检不需要海量数据，几十张典型图片就能开始验证。我们以电子元件焊接质量检测为例：

收集正样本：20-30张合格产品照片
收集负样本：20-30张有缺陷产品照片（如虚焊、连锡等）
创建目录结构：

dataset/ ├── train/ │ ├── good/ # 存放合格品训练图片 │ └── defect/ # 存放缺陷品训练图片 └── val/ ├── good/ # 存放合格品验证图片 └── defect/ # 存放缺陷品验证图片

💡 提示
实际应用中，建议用手机拍摄产线上的真实产品。图片不需要专业拍摄，但应包含典型缺陷情况。

4. 模型训练：30分钟快速验证

4.1 加载预训练模型

使用PyTorch内置的ResNet18模型，加载ImageNet预训练权重：

import torch import torchvision.models as models # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后一层全连接层，适配二分类任务 num_features = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_features, 2) # 2表示二分类

4.2 数据预处理

定义适合工业质检的数据增强方式：

from torchvision import transforms # 训练集数据增强 train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.RandomCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 验证集只需基础处理 val_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ])

4.3 开始训练

使用迁移学习技巧，只训练最后几层参数：

import torch.optim as optim # 只训练最后两层参数 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False for param in model.layer4.parameters(): param.requires_grad = True for param in model.fc.parameters(): param.requires_grad = True # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环（简化版） for epoch in range(10): # 10个epoch通常足够验证 model.train() for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 每个epoch后在验证集上测试 model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in val_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Epoch {epoch}, Val Acc: {100 * correct / total:.2f}%')

5. 模型验证与优化技巧

5.1 快速验证方法

训练完成后，可以用以下代码快速测试单张图片：

def predict_image(image_path): image = Image.open(image_path) image = val_transform(image).unsqueeze(0) model.eval() with torch.no_grad(): output = model(image) _, predicted = torch.max(output, 1) return '合格' if predicted.item() == 0 else '缺陷' # 测试样例 print(predict_image('test_sample.jpg'))