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金属弧面工件表面缺陷检测与误检排除技术研究

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金属弧面工件表面缺陷检测与误检排除技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 选题背景与研究意义第9-10页
  1.2 课题难点第10-11页
  1.3 缺陷检测算法研究现状第11-13页
  1.4 论文主要工作第13-14页
  1.5 本章小结第14-15页
第二章 基于卷积神经网络的缺陷定位第15-31页
  2.1 卷积神经网络概述第15-19页
    2.1.1 神经元第15-17页
    2.1.2 神经网络的学习过程第17-18页
    2.1.3 卷积神经网络第18-19页
  2.2 R-CNN第19-22页
  2.3 Fast R-CNN第22-24页
  2.4 Faster R-CNN第24-26页
    2.4.1 候选区域网络(RPN)第25页
    2.4.2 RPN的训练第25-26页
    2.4.3 共享卷积特征图第26页
  2.5 多路Faster R-CNN第26-30页
    2.5.1 基于多路Faster R-CNN的金属弧面工件缺陷检测第26-27页
    2.5.2 实验结果与分析第27-30页
  2.6 本章小结第30-31页
第三章 基于复杂度的结构误检区域排除方法第31-47页
  3.1 结构误检区域与表面区域第31页
  3.2 复杂度第31-33页
  3.3 基于灰度直方图的图像复杂度计算第33-35页
  3.4 基于多因子的图像复杂度计算第35-45页
    3.4.1 图像信息熵第35-36页
    3.4.2 图像的纹理特征第36-38页
    3.4.3 边缘比率第38-40页
    3.4.4 基于最大灰度差图像的假边缘抑制算法第40-42页
    3.4.5 结构误检区域排除第42页
    3.4.6 实验结果与分析第42-45页
  3.5 本章小结第45-47页
第四章 基于阈值面的缺陷提取方法第47-62页
  4.1 亮度平衡第47-48页
  4.2 双边滤波第48-49页
  4.3 基于小波变换的图像增强第49-51页
    4.3.1 小波图像增强第50页
    4.3.2 改进的小波图像增强算法第50-51页
  4.4 缺陷提取算法第51-58页
    4.4.1 最大类间方差法第52页
    4.4.2 阈值面法第52-58页
  4.5 实验结果与分析第58-61页
  4.6 本章小结第61-62页
总结与展望第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第68-69页
致谢第69-70页
附件第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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