基于深度学习和机器视觉的手机屏幕瑕疵检测方法研究

目录

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摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景与意义

1．2国内外研究现状

1．2．1手机屏幕瑕疵检测研究现状

1．2．2深度学习相关技术研究现状

1．2．3机器视觉相关技术研究现状

1．4课题研究内容与论文章节安排

第2章手机屏幕瑕疵检测系统架构

2．1系统需求分析

2．2手机屏幕瑕疵类型及特征分析

2．3整体检测方案描述

2．4检测系统平台设计

2．4．1平台硬件结构

2．4．2平台软件结构

2．5本章小结

第3章手机屏幕图像的采集及预处理

3．1图像的采集

3．1．1图像采集方案的优化设计

3．1．2图像采集结果分析

3．2图像的预处理

3．2．1图像滤波

3．2．2图像锐化

3．2．3图像增强

3．3本章小结

第4章瑕疵的识别

4．2．1卷积神经网络基础理论

4．2．2 VGGNet特征提取

4．3基于改进模板匹配方法检测瑕疵

4．3．1模板匹配基本原理

4．3．2模板匹配方法分析与选择

4．3．3基于VGGNet优化的模板匹配

4．4实验结果及分析

4．5本章小结

第5章瑕疵的等级划分

5．1瑕疵分级算法描述

5．2基于卷积神经网络可视化的样本标记

5．2．1瑕疵特征提取

5．2．2瑕疵特征可视化

5．2．3瑕疵样本标记

5．3瑕疵分级模型训练

5．4实验结果及分析

5．5本章小结

第6章总结与展望

6．1全文总结

6．2论文主要创新点

6．3展望

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢