焊接状态检测项目描述 本项目旨在开发一套基于英伟达Orin平台的焊接状态检测系统，利用CUDA加速和卷积神经网络（CNN）模型训练技术，实现对焊接过程的实时、高效监测与质量评估。 项目背景 焊接作为现代工业制造中的关键工艺，广泛应用于航空航天、船舶制造和核工业等领域。然而，焊接过程的复杂性以及高温、电磁干扰等因素，使得实时焊接质量检测面临挑战。随着信息技术的发展，基于视觉传感器的非接触式测量技术逐渐成为焊接质量监测的有效手段。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），因其强大的特征提取能力，在焊接状态检测中得到了广泛应用。 技术框架 硬件平台 项目采用英伟达Orin平台作为核心计算单元。Orin平台以其高性能和低功耗的特点，能够满足焊接状态检测中对实时性和计算能力的高要求。结合CUDA加速技术，系统能够高效处理复杂的CNN模型计算任务，确保检测过程的流畅性。 模型训练与优化 项目基于CNN模型进行焊接状态检测。通过收集大量焊接过程中的图像数据（如熔池图像、焊缝表面图像）和相关特征（如弧光、声音信号），训练CNN模型以实现对焊接状态的精准分类。此外，项目引入了多模型集成学习方法，通过知识蒸馏技术将多个CNN模型的知识融合到一个轻量级模型中，既提高了预测精度，又降低了计算资源消耗。 实时监测与反馈 系统通过工业摄像头实时采集焊接过程中的图像数据，并利用训练好的CNN模型进行实时分析。检测结果将实时反馈给焊接操作人员或自动化控制系统，以便及时调整焊接参数，避免焊接缺陷的产生。 应用场景与优势 本项目适用于多种焊接工艺，包括脉冲气体钨极电弧焊（GTAW）、气体金属弧焊（GMAW）等。通过实时监测焊接状态，系统能够有效识别常见的焊接缺陷，如未焊透、烧穿、夹渣等，显著提高焊接质量和生产效率。此外，基于深度学习的检测方法能够自动学习焊接过程中的复杂特征，具有较强的泛化能力和适应性。 结论 本项目通过结合英伟达Orin平台、CUDA加速技术和CNN模型训练，开发了一套高效、可靠的焊接状态检测系统。该系统不仅能够实时监测焊接过程，还能通过深度学习模型对焊接质量进行精准评估，为现代工业制造中的焊接质量控制提供了有力的技术支持。

项目概述 本项目旨在构建一个分布式深度学习训练系统，涵盖客户端、主服务器和从服务器，实现用户登录、数据上传、任务管理、模型训练、监控与可视化等功能。系统支持高并发、易扩展和高容错的训练任务处理，适用于大规模深度学习任务的分布式管理。 客户端功能（PyQt） 客户端基于PyQt开发，提供用户登录、数据上传和任务状态查看功能。用户通过账号密码登录，获取JWT令牌以验证身份。数据上传模块支持多线程上传标注数据压缩包，并提交包含用户信息和任务参数的训练请求。任务状态查看模块定期查询主服务器，以表格形式展示任务列表，支持按状态、提交时间排序和筛选功能。 主服务器功能（Django + Nginx + Kafka + NFS + Prometheus + Grafana） 主服务器采用Django框架，结合Nginx、Kafka、NFS、Prometheus和Grafana，实现用户管理、任务管理、数据存储、监控与可视化功能。 用户管理 使用Django内置用户认证系统，支持用户注册、登录和权限分配。管理员可通过Django Admin界面操作用户数据，实现灵活的用户角色管理。 任务管理 主服务器接收客户端的训练请求，解析任务信息并存储到数据库中。任务通过Kafka队列管理，分发给从服务器。系统提供任务状态查询接口，返回任务的当前状态，包括任务ID、提交时间、状态、预计完成时间和结果路径等信息。 数据存储 使用NFS构建共享存储，上传的训练数据存储在主服务器的/nfs/data//路径下，供从服务器拉取。任务信息中包含数据路径，确保从服务器能够高效获取所需数据。 监控与可视化 Prometheus用于监控主服务器和从服务器的运行状态，包括CPU、内存、磁盘等指标。Grafana集成用于展示系统运行状态、任务轨迹和性能数据，支持系统状态、任务状态和历史统计的可视化。通过Django模板，将Grafana仪表盘嵌入到管理界面，实现直观的系统监控。 从服务器功能（Python + Prometheus Node Exporter + Kafka Consumer） 从服务器负责任务执行和状态监控。通过Kafka消费任务，从NFS拉取数据，执行深度学习模型训练，并将结果上传到主服务器。从服务器运行Prometheus Node Exporter监控资源使用情况，并将任务执行状态上传到Kafka，供主服务器监控。