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基于深度学习的纹理表面缺陷视觉检测算法研究与应用

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基于深度学习的纹理表面缺陷视觉检测算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-18页
  1.1 课题来源第10页
  1.2 课题研究背景及意义第10-12页
  1.3 纹理缺陷检测算法研究现状第12-15页
  1.4 文章内容和组织结构第15-18页
2 基于自适应边缘与模型映射的条码识别算法第18-38页
  2.1 引言第18-20页
  2.2 条码识别相关研究第20-21页
  2.3 基于自适应边缘检测与模型映射的条码识别算法第21-34页
  2.4 AEDM算法性能测试实验第34-37页
  2.5 本章小结第37-38页
3 基于多尺度特征聚类的全卷积自编码缺陷检测算法研究第38-62页
  3.1 引言第38-39页
  3.2 无监督缺陷检测算法相关研究第39-42页
  3.3 基于多尺度特征聚类的全卷积自编码缺陷检测算法第42-53页
  3.4 MS-FCAE算法性能测试实验第53-61页
  3.5 本章小结第61-62页
4 基于图像补全的纹理缺陷检测算法研究第62-74页
  4.1 引言第62页
  4.2 图像补全算法相关研究第62-65页
  4.3 基于边缘引导的图像补全缺陷检测算法第65-71页
  4.4 EGI算法性能测试实验第71-73页
  4.5 本章小结第73-74页
5 纹理缺陷检测算法在TFT-LCD光学自动检测设备上的应用第74-83页
  5.1 全自动AOI设备简介第74-78页
  5.2 AEDM在AOI设备上的应用第78-79页
  5.3 MS-FCAE在AOI设备上的应用第79-81页
  5.4 EGI在AOI设备上的应用第81页
  5.5 本章小结第81-83页
6 总结与展望第83-85页
  6.1 总结第83-84页
  6.2 展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-95页
附录1 攻读硕士学位期间投稿论文与申请专利第95页

本篇论文共95页,点击这进入下载页面
 
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