123,123

內(nèi)容簡介

　　本文在全面調(diào)研工業(yè)領(lǐng)域缺陷檢測現(xiàn)狀的過程中，發(fā)現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域中表面缺陷檢測因為樣本數(shù)量不足、檢測精度和實時性要求高、缺陷種類繁多等各種難題。這樣，在進行多類型表面缺陷檢測時，基于機器視覺的檢測方法在實際應用時十分困難，為了解決這些難題，本文根據(jù)多類型表面缺陷檢測中存在缺陷樣本稀少且樣本搜集困難、缺陷檢測中算法模型多且檢測成本高、缺陷種類繁多且檢測場景復雜等問題，提出了基于深度學習的技術(shù)解決方案，采用生成對抗網(wǎng)絡、目標檢測網(wǎng)絡和遷移學習等*前沿的深度學習技術(shù)手段建立了完善的缺陷樣本數(shù)據(jù)集，提高了缺陷檢測的精度，并且對不同種類缺陷檢測快速地訓練新模型，同時還設計了一個多類型表面缺陷智能視覺檢測的Web在線系統(tǒng)，整合了三種技術(shù)方案，并且可以實時顯示多類型表面缺陷檢測的效果。

作者簡介

　　舒雨鋒，副教授，博士，東莞職業(yè)技術(shù)學院智能制造學院副院長。2001.09-2005.07，燕山大學機械設計制造及其自動化，大學本科；2005.09-2008.07，華南理工大學機械電子工程，碩士研究生；2014.09-2022.07，華中科技大學機械電子工程，博士研究生。廣東省教育廳教學成果一等獎1項；校級教學成果特等獎2項；廣東省教育廳教學能力比賽三等獎3項；廣東省教育廳優(yōu)秀教學團隊“機械制造與自動化專業(yè)教學團隊”；參與機械行指委高職本科數(shù)控技術(shù)專業(yè)教學標準的研制。主要著作：《機械制造基礎(chǔ)》ISBN：978-7-5661-2320-6，主編，哈爾濱工程大學出版社；《數(shù)控機床安裝與調(diào)試》ISBN：978-7-313-16925-9，主編，上海交通大學出版社；《數(shù)控機床電氣控制與聯(lián)調(diào)》ISBN：978-7-5609-8041-6，副主編，華中科技大學出版社；《數(shù)控機床與操作》ISBN：978-7-5609-7864-8，副主編，華中科技大學出版社。

圖書目錄

1 緒論1
1.1 課題研究背景、目的及意義1
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀3
1.3 電動機換向器表面缺陷檢測需求分析10
1.4 本書主要工作12
2 基于CCAWGAN模型的缺陷樣本生成方法15
2.1 引言15
2.2 圖像生成和圖像融合理論分析16
2.3 基于CCAWGAN模型的缺陷樣本生成方法設計22
2.4 實驗驗證與結(jié)果分析32
2.5 本章小結(jié)40
3 基于FIYOLOv4模型的表面缺陷目標檢測方法42
3.1 引言42
3.2 YOLOv4模型42
3.3 基于YOLOv4的FIYOLOv4模型設計46
3.4 實驗驗證與結(jié)果分析65
3.5 本章小結(jié)77
4 基于PSFTM模型的多類型表面缺陷檢測方法78
4.1 引言78
4.2 遷移學習理論分析78
4.3 基于遷移學習的PSFTM模型設計82
4.4 實驗測試及結(jié)果分析89
4.5 本章小結(jié)95
5 多類型表面缺陷檢測系統(tǒng)設計與應用96
5.1 引言96
5.2 多類型表面缺陷檢測系統(tǒng)設計97
5.3 多類型表面缺陷檢測系統(tǒng)開發(fā)103
5.4 多類型表面缺陷檢測系統(tǒng)實例驗證110
5.5 本章小結(jié)119
6 結(jié)論與展望120
6.1 本書結(jié)論120
6.2 本書創(chuàng)新點122
6.3 研究展望122
參考文獻124

作　者：	舒雨鋒
出版社：	華中科技大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787577207551	出版時間：	2024-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

多類型表面缺陷機器視覺檢測方法研究

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