轮芯缺陷检测及缺陷样本生成技术



轮芯缺陷检测及缺陷样本生成技术

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轮芯缺陷检测及缺陷样本生成技术

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-16页
1.1 选题背景与研究意义	第10-13页
1.2 课题研究的难点	第13页
1.3 本文主要工作	第13-14页
1.4 论文的结构安排	第14-16页
第二章轮芯缺陷样本生成技术研究	第16-28页
2.1 引言	第16页
2.2 轮芯缺陷分析	第16-18页
2.3 轮芯缺陷生成	第18-22页
2.4 结果质量评估	第22-25页
2.5 基于GAN的缺陷生成探讨	第25-27页
2.6 本章小结	第27-28页
第三章基于深度学习的轮芯缺陷检测算法研究	第28-56页
3.1 卷积神经网络	第28-32页
3.2 Multi-stage算法	第32-39页
3.2.1 R-CNN	第32-37页
3.2.2 SPP-Net	第37-39页
3.3 two-stage算法	第39-45页
3.3.1 Fast R-CNN	第39-42页
3.3.2 Faster R-CNN	第42-45页
3.4 one-stage算法	第45-49页
3.4.1 YOLO	第45-47页
3.4.2 SSD	第47-49页
3.5 卷积神经网络算法对比	第49-50页
3.6 结合轮芯缺陷提出的改进深度学习模型	第50-54页
3.6.1 使用空洞卷积提升感受野	第51-52页
3.6.2 多尺度特征图提取特征	第52页
3.6.3 更适应的锚框尺寸	第52页
3.6.4 位置敏感卷积层和池化层代替全连接层	第52-54页
3.7 本章小结	第54-56页
第四章轮芯缺陷检测试验与结果分析	第56-75页
4.1 引言	第56页
4.2 TensorFlow	第56-59页
4.3 实验样本处理	第59-65页
4.3.1 样本集扩增	第59-60页
4.3.2 图像预处理	第60-65页
4.3.3 样本集组成	第65页
4.4 实验结果分析	第65-74页
4.4.1 轮芯缺陷检测算法流程	第61-67页
4.4.2 通用调整点对算法结果的影响	第67-69页
4.4.3 本文算法改进点对实验结果的影响	第69-72页
4.4.4 对比实验及结果分析	第72-74页
4.5 本章小结	第74-75页
总结与展望	第75-77页
参考文献	第77-82页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第82-83页
致谢	第83-84页
附件	第84页

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