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基于深度学习的陶质焊接衬垫缺陷检测研究

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基于深度学习的陶质焊接衬垫缺陷检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9-11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 表面缺陷检测研究现状第11-12页
        1.2.2 深度学习研究现状第12-14页
    1.3 研究内容与章节安排第14-15页
第2章 陶质衬垫缺陷检测系统架构第15-21页
    2.1 检测系统的任务需求分析第15-16页
    2.2 检测系统框架第16-17页
    2.3 缺陷检测系统的设计第17-20页
        2.3.1 缺陷检测系统的硬件搭建第17-19页
        2.3.2 缺陷检测系统的软件使用第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 陶质焊接衬垫数据集采集与相关预处理第21-27页
    3.1 数据集构建第21-22页
    3.2 数据集预处理第22-26页
        3.2.1 图像增强第22-25页
        3.2.2 去均值和归一化第25-26页
    3.3 本章小结第26-27页
第4章 基于U-Net的陶质衬垫目标分割算法第27-41页
    4.1 深度学习的理论概述第27-28页
    4.2 卷积神经网络第28-33页
        4.2.1 卷积层第29-30页
        4.2.2 池化层第30-31页
        4.2.3 激活函数第31-33页
    4.3 语义分割概述第33-34页
    4.4 U-Net卷积神经网络第34-36页
    4.5 实验与结果分析第36-40页
        4.5.1 实验环境第36页
        4.5.2 实验步骤第36-37页
        4.5.3 实验评价标准第37-38页
        4.5.4 实验结果与分析第38-40页
    4.6 本章小结第40-41页
第5章 基于改进的Yolo-v3 的陶质衬垫缺陷检测算法第41-52页
    5.1 目标检测概述第41页
    5.2 Yolo-v3第41-44页
    5.3 改进的Yolo-v3 结构第44-46页
    5.4 实验结果与分析第46-50页
        5.4.1 实验步骤第46页
        5.4.2 实验评价标准第46-47页
        5.4.3 实验结果与分析第47-50页
    5.5 检测系统测试结果与分析第50-51页
    5.6 本章小结第51-52页
第6章 总结与展望第52-54页
    6.1 全文总结第52-53页
    6.2 工作展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
附录第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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