基于深度学习的压敏电阻表面缺陷检测方法研究

目录

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容及路线

1.4 本文结构安排

2 神经网络理论

2.1 深度卷积神经网络

2.2 生成式对抗神经网络

2.3 本章小结

3 压敏电阻表面图像数据集

3.1 数据采集装置

3.2 数据预处理

3.3 数据扩充

3.4 本章小结

4 基于卷积神经网络的压敏电阻表面缺陷检测模型

4.1 表面缺陷检测模型总体架构

4.2 卷积神经网络模型结构

4.3 评价指标

4.4 实验结果分析

4.5 本章小结

5 压敏电阻数据集增强模型

5.1 基于生成式对抗神经网络的压敏电阻图像数据集增强模型

5.2 数据集增强结果

5.3 实验结果与分析

5.4 本章小结

6 压敏电阻表面缺陷检测实验性系统的设计与实现

6.1 系统需求分析

6.2 硬件体系结构设计

6.3 软件体系结构设计

6.4 系统实现

6.5 系统测试

6.6 本章小结

7 结论与展望

7.1 结论

7.2 展望

致谢

参考文献

附录