工业质检的核心是部署高效稳定的图像处理模型：
1. 模型选择::
– 推荐使用PP-YOLOE（目标检测）或U-Net（图像分割）等工业级模型
– 从FastDeploy支持的150+模型中按supported_models.md筛选
2. 边缘部署::
– 在工厂边缘设备（如RK3588）编译时启用ENABLE_RKNPU2_BACKEND=ON
– 部署命令示例：python infer.py --model_file defect_detection.rknn --config_file infer_cfg.yml
3. 可视化监控::
– 通过VisualDL（visualdl --model-dir ...）实时查看检测结果
– 设置性能告警阈值（如FPS<15时触发警报）
最適化の提案：对反光表面等特殊场景，可在infer_cfg.yml中调整NMS阈值等参数。
この答えは記事から得たものである。FastDeploy：AIモデルを迅速に展開するためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何在工业质检场景中应用FastDeploy实现缺陷检测？
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