正能量开启美好的一天呀，来个微笑
实际运行效果
实战步骤
1-搭建流程-我们先这样，再那样
拖拉拽/发布订阅---消息传递---这是知识点
2-配置训练好的模型
3-订阅结果图片
你学会了吗？
新手上路
新员工交付物
完成本章学习后，建议提交以下内容给带教人确认：
一张 OK 示例图的运行结果截图。
一张 contamination 示例图的运行结果截图。
一张 crack 示例图的运行结果截图。
当前模型文件、预处理文件、数据集字典的路径说明。
一份简短评估记录，至少包含 mean_iou、pixel_accuracy、缺陷类表现和误判样例。
如果做了复训，说明训练数据来源、类别顺序、训练参数、模型替换位置。
一句话工作流
训练时：准备原图和标注图，生成 HALCON 分割数据集，划分训练/验证/测试，创建预处理参数，训练 .hdl，评估模型。
部署时：把 .hdl、预处理 .hdict、数据集 .hdict 放到 models，在平台 深度学习推理 算子里确认路径、类别、模型宽高和输出键，最后运行 采集图像 -> 深度学习推理 验证 OK/NG。
深度学习在图像处理中的现状
三、产业落地维度：全行业渗透，四大领域规模化商用
• 3.1 医疗影像（落地成熟度最高）
病灶分割：U-Net 系列做 CT/MRI 肿瘤、肺结节、眼底病灶自动分割，AI 辅助诊断产品获 FDA、NMPA 认证，三甲医院常规部署； 跨模态配准：MRI-CT 影像融合配准、病理切片数字化，自动生成影像诊断报告； 痛点：罕见病样本稀缺，依赖 GAN / 扩散生成虚拟病灶数据扩充训练集。
• 3.2 工业视觉质检（制造业刚需）
3C/PCB/ 汽车零部件微小缺陷检测：YOLO + 轻量化 Transformer，高速产线毫秒级瑕疵定位，替代人工目检； 钢材、纺织、玻璃表面缺陷、尺寸测量全流程自动化，国内智能制造产线渗透率超 60%； 难点：缺陷样本极少，弱监督 + 小样本学习成为落地标配方案。
• 3.3 自动驾驶 & 交通安防
自动驾驶：摄像头图像做车道分割、障碍物检测、恶劣天气图像增强，配合激光雷达点云实现多传感器融合感知； 安防：人脸识别、车牌识别、高空抛物、烟火识别全场景落地，城市天网系统标配深度学习图像处理模块。
• 3.4 消费 & 文创互联网
电商：虚拟试衣、商品抠图、AIGC 商品图生成； 影视传媒：AI 老照片修复、视频超分、画面补帧、AI 海报生成（扩散模型）； 手机端：夜景拍照 AI 增强、人像抠图、美颜算法全系深度学习化。
• 3.5 遥感 & 测绘
高光谱遥感图像地物分类、小目标（小型建筑、矿产）检测、卫星影像拼接与大气校正，自然资源普查规模化应用。