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大家好，我是极智视界，本文分享一下 基于NCNN+YOLOX实现的适用于工业流水线工控机CPU场景的包子目标检测算法。
在工业 4.0 时代背景下，计算机视觉在工业流水线场景的应用越来越广泛。通过实时捕捉和解析流水线上的图像信息，实现了从产品质量把控到流程优化、零件识别与分拣等一系列核心生产环节的智能化升级。例如，在质量控制层面，计算机视觉可以取代传统的人工质检，以更高精度和速度发现产品瑕疵，保障产品质量的一致性和稳定性；同时，通过对流水线动态的精准监测，可以有效指导生产流程的优化，优化生产成本、提升装配精度和生产效率。
工业流水线场景的计算机视觉的计算载体通常为工控机，而工控机一般就是 CPU 的，所以在算法部署的时候是需要在 CPU 上进行部署，本项目就是在 CPU 上使用 NCNN+YOLOX 来部署包子目标检测算法，以适应工业流水线工控机的算法部署。
这个项目使用移动端主流推理框架 NCNN 来做加速实现，项目的特点是轻量化、使用 C++ 开发、能够适配 CPU 场景，能够适应识别多姿态、多目标的包子检测。项目提供完整的代码，包括推理代码、一键执行脚本、包子检测模型权重、项目三方依赖库 (NCNN + OpenCV)、待检测的测试图片、检测后的效果图等。
项目使用 cmake 进行工程编译组织，并自动链接到相对路径的三方库，所以整个项目不会因为是否是绝对路径而影响报错。在拿到项目代码后，直接运行 run.sh一键执行脚本即可进行工程编译 + 执行推理测试。run.sh 的内容如下：
bash
#!/bin/bash
# 执行推理
# cd ..
rm -rf build
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..
make -j8
cd release
./test ../../imgs/005.png
mv out.bmp ../../res
# cd ../..下面展示包子检测效果，部分检测结果如下，可以看到检测的效果很棒。
项目获取方式：
好了，以上分享了 基于NCNN+YOLOX实现的适用于工业流水线工控机CPU场景的包子目标检测算法，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。