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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的口罩表面缺陷检测
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基于深度学习的口罩表面缺陷检测
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 图像识别算法研究现状第9-12页
        1.2.1 基于人工提取图像特征的图像识别算法研究现状第9-11页
        1.2.2 基于深度学习的缺陷检测算法研究现状第11-12页
    1.3 本文的研究内容与结构安排第12-14页
第2章 基于深度学习的图像识别相关理论与技术第14-28页
    2.1 基于人工的神经网络第14-15页
    2.2 深度学习概述第15-17页
    2.3 基于卷积的神经网络第17-26页
        2.3.1 卷积层第18-19页
        2.3.2 激活函数第19-22页
        2.3.3 池化层第22-23页
        2.3.4 全连接层第23页
        2.3.5 损失函数第23-24页
        2.3.6 反向传播算法第24-26页
    2.4 基于卷积神经网络的图像识别算法第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 基于迁移学习的深度CNN口罩表面缺陷识别方法第28-46页
    3.1 迁移学习第28-29页
    3.2 数据集第29-31页
    3.3 数据增强第31页
    3.4 改进的VGG-16 模型第31-34页
    3.5 实验环境第34-36页
    3.6 实验设计第36-41页
        3.6.1 图像获取第36页
        3.6.2 图像增强第36-37页
        3.6.3 图像预处理第37-38页
        3.6.4 网络模型配置第38页
        3.6.5 网络模型训练第38-40页
        3.6.6 网络模型测试第40-41页
    3.7 实验结果对比分析第41-45页
        3.7.1 实验数据第41-42页
        3.7.2 实验结果第42-45页
    3.8 本章小结第45-46页
第4章 多特征融合与快速准确的深度CNN口罩表面缺陷识别方法第46-58页
    4.1 引言第46页
    4.2 基于多特征融合的深度CNN口罩表面缺陷识别方法第46-50页
        4.2.1 多特征融合第46-47页
        4.2.2 DCNNMF模型第47-48页
        4.2.3 实验设计第48-49页
        4.2.4 实验结果对比分析第49-50页
    4.3 快速和准确的CNN口罩表面缺陷识别方法第50-55页
        4.3.1 空洞卷积第50-51页
        4.3.2 FACNN模型第51-52页
        4.3.3 实验设计第52-54页
        4.3.4 实验结果对比分析第54-55页
    4.4 IVGG-16、DCNNMF和 FACNN模型对比分析第55-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第5章 总结与展望第58-60页
    5.1 全文总结第58-59页
    5.2 研究展望第59-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
攻读硕士学位期间取得的成果第66页

 
 
论文编号BS4609835,这篇论文共66
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