基于深度卷积神经网络的织物瑕疵检测方法研究

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摘 要

Abstract

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Contents

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 织物瑕疵检测方法

1.2.2 织物质量自动检测系统

1.3 论文主要研究内容

第二章 相关理论基础

2.1. 纹理分析理论

2.1.1 织物纹理分析

2.1.2 织物瑕疵特点

2.2 深度学习理论

2.2.1 经典网络架构简介

2.2.2深度卷积神经网络

2.2.3 模型训练方法

2.3 本章小结

第三章 基于Faster R-CNN的织物瑕疵检测方法

3.1 Faster R-CNN简介

3.1.1 候选区域网络

3.1.2 Faster R-CNN的模型结构

3.2 模型整体框架

3.3实验结果与分析

3.4 本章小结

第四章 基于改进深度残差网络的织物瑕疵检测方法

4.1 残差网络概述

4.2 基于CrossNet的织物瑕疵检测模型

4.3 超参数的训练方法

4.4 实验结果与分析

4.4.1 实验平台

4.4.2 织物图片数据库

4.4.3不同深度的残差网络对比实验

4.4.4不同网络模型的对比实验

4.5 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术成果