基于深度学习的电子元件缺陷检测关键问题研究



基于深度学习的电子元件缺陷检测关键问题研究

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基于深度学习的电子元件缺陷检测关键问题研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-8页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 国外研究现状	第12-13页
1.2.2 国内研究现状	第13-14页
1.2.3 现有技术存在问题	第14-15页
1.3 本文的主要研究内容及组织结构安排	第15-17页
第二章基于一类分类的CNN的电子元件缺陷检测	第17-32页
2.1 引言	第17页
2.2 图像数据集	第17-19页
2.2.1 数据集介绍	第17-18页
2.2.2 数据集特点	第18-19页
2.3 卷积神经网络模型	第19-25页
2.3.1 基于二类分类的卷积神经网络	第20-22页
2.3.2 本文基于一类分类的卷积神经网络	第22-25页
2.4 实验结果及分析	第25-30页
2.4.1 评估指标	第25-27页
2.4.2 实验结果对比与分析	第27-30页
2.5 本章总结	第30-32页
第三章基于显著性区域过采样的图像数据集缺陷检测	第32-48页
3.1 引言	第32页
3.2 不平衡图像数据集	第32-33页
3.3 数据重采样方法	第33-38页
3.3.1 随机欠采样数据集及使用模型	第35页
3.3.2 重复过采样数据集及使用模型	第35-36页
3.3.3 本文显著性区域过采样数据集及使用模型	第36-38页
3.4 数据重采样实验与分析	第38-47页
3.4.1 各采样方法实验结果	第38-44页
3.4.2 各采样方法实验结果对比与分析	第44-45页
3.4.3 各模型实验结果对比与分析	第45-47页
3.5 本章总结	第47-48页
第四章基于TSCNN的图像缺陷检测	第48-62页
4.1 引言	第48-49页
4.2 本文TWO-STEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK	第49-51页
4.3 基于迁移学习的缺陷检测模型	第51-53页
4.3.1 ALEXNET的迁移学习	第51-52页
4.3.2 VGG16 的迁移学习	第52-53页
4.4 实验结果及其分析	第53-60页
4.4.1 硬件环境及实验设置	第53-54页
4.4.2 实验结果及对比分析	第54-60页
4.5 本章小结	第60-62页
第五章基于自适应池化的二值网络在缺陷检测的应用	第62-77页
5.1 引言	第62-63页
5.2 基于二值网络的缺陷检测	第63-71页
5.2.1 二值网络	第63-65页
5.2.2 本文基于自适应池化的二值网络	第61-71页
5.3 实验结果及分析	第71-76页
5.3.1 硬件环境及实验设置	第71-72页
5.3.2 实验结果及对比	第72-76页
5.4 本章小结	第76-77页
总结与展望	第77-79页
总结	第77-78页
未来展望	第78-79页
参考文献	第79-86页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第86-87页
致谢	第87-88页
附件	第88页

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