基于深度学习的轮胎缺陷无损检测与分类技术研究

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基于深度学习的轮胎缺陷无损检测与分类技术研究

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基于深度学习的轮胎缺陷无损检测与分类技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-10页
1 绪论	第10-30页
1.1 选题背景与意义	第10-12页
1.2 子午线轮胎内部结构及常见缺陷	第12-16页
1.2.1 轮胎内部结构	第12-14页
1.2.2 轮胎内部缺陷	第14-16页
1.3 轮胎缺陷无损检测技术及研究现状	第16-20页
1.4 基于深度学习的目标检测技术及研究进展	第20-27页
1.4.1 传统目标检测方法	第21-22页
1.4.2 基于深度学习区域提名的目标检测算法	第22-26页
1.4.3 基于深度学习无区域提名的目标检测算法	第26-27页
1.5 本文的组织安排及主要研究内容	第27-30页
2 基于主成分残差逆变换的轮胎X射线图像缺陷检测方法	第30-42页
2.1 主成分分析(PCA)方法	第30-33页
2.1.1 PCA的数学表示	第31-32页
2.1.2 特征值求解	第32-33页
2.2 主成分分析在轮胎缺陷检测中的算法设计	第33-37页
2.2.1 主成分分析的图像重构	第33-34页
2.2.2 基于主成分残差逆变换的缺陷检测算法	第34-35页
2.2.3 主成分数量的确定	第35-37页
2.2.4 图像统计过程控制二值化方法	第37页
2.3 实验结果及分析	第37-41页
2.3.1 实验初始化和实验设计	第37页
2.3.2 轮胎胎侧缺陷检测实验结果及分析	第37-39页
2.3.3 轮胎胎冠缺陷检测实验结果及分析	第39-41页
2.4 本章小结	第41-42页
3 基于独立成分分析的轮胎缺陷特征提取及分类方法的研究	第42-57页
3.1 基于独立成分分析的轮胎缺陷特征提取方法	第42-51页
3.1.1 独立成分分析技术及算法实现	第43-47页
3.1.2 拓扑独立成分分析技术及算法实现	第47-48页
3.1.3 基函数与滤波器估计	第48-49页
3.1.4 轮胎缺陷图像特征提取	第49-51页
3.2 仿真实验	第51-55页
3.2.1 数据集	第51-52页
3.2.2 最佳滤波器数量的确定	第52-53页
3.2.3 实验结果及分析	第53-55页
3.3 本章小结	第55-57页
4 基于卷积神经网络的轮胎缺陷分类方法	第57-81页
4.1 问题描述	第57-59页
4.2 深度卷积神经网络技术	第59-71页
4.2.1 深度神经网络的发展史	第59-60页
4.2.2 CNN的提出	第60-64页
4.2.3 CNN的基本组成	第64-68页
4.2.4 CNN的工作原理	第68-69页
4.2.5 CNN训练过程	第69-71页
4.3 基于卷积神经网络的轮胎图像表征及分类	第71-76页
4.3.1 轮胎缺陷采集与预处理	第71-72页
4.3.2 迁移学习和微调深度卷积神经网络	第72-74页
4.3.3 轮胎缺陷图像特征提取及分类	第74-76页
4.4 实验结果及分析	第76-79页
4.4.1 与其它分类算法的性能对比	第76-78页
4.4.2 每类缺陷识别结果分析	第78-79页
4.5 本章小结	第79-81页
5 基于多通道卷积神经网络的轮胎缺陷分类方法	第81-92页
5.1 图像数据预处理	第81-84页
5.1.1 图像对比度归一化	第82-83页
5.1.2 数据图像扩充	第83-84页
5.2 多通道卷积神经网络的构建及其训练	第84-86页
5.3 实验结果及分析	第86-91页
5.3.1 多通道卷积神经网络最佳通道数的确定	第86-87页
5.3.2 与组成的各个单通道算法性能对比与分析	第87-88页
5.3.3 数据扩充效果评析	第88页
5.3.4 与其它分类算法的性能对比	第88-90页
5.3.5 每类缺陷识别结果分析	第90-91页
5.4 本章小结	第91-92页
6 基于区域提名网的分层多尺度轮胎缺陷检测及识别一体化算法研究	第92-107页
6.1 问题描述	第92-93页
6.2 基于区域提名网的分层多尺度轮胎缺陷检测器的设计	第93-99页
6.2.1 多层区域提名子网的设计	第94-98页
6.2.2 缺陷检测子网的设计	第98-99页
6.3 实验结果及分析	第99-106页
6.3.1 轮胎缺陷图像采集与实验设计	第99-100页
6.3.2 区域提名子网性能评价	第100-101页
6.3.3 缺陷检测子网性能评价	第101-103页
6.3.4 缺陷检测结果分析	第103-106页
6.4 本章小结	第106-107页
7 结论与展望	第107-109页
参考文献	第109-120页
致谢	第120-121页
攻读学位期间发表的学术成果	第121-123页

本篇论文共123页，点击这进入下载页面。

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