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基于改进ResNet101网络的齿轮缺陷检测

目录

1.内容概括................................................2

1.1研究背景与意义.......................................2

1.2国内外研究现状.......................................3

1.3研究内容与方法.......................................5

2.相关理论基础............................................5

2.1图像处理基础.........................................8

2.2机器学习与深度学习...................................8

2.3ResNet101网络结构与原理.............................10

3.齿轮缺陷检测技术.......................................11

3.1传统检测方法........................................13

3.2基于AI的检测技术....................................13

3.3改进型ResNet101网络概述.............................15

4.改进ResNet101网络的设计与优化..........................16

4.1网络结构优化........................................17

4.2数据增强技术........................................19

4.3损失函数与优化算法..................................19

4.4实验验证............................................20

5.数据集与实验环境.......................................22

5.1数据集描述..........................................23

5.2实验环境配置........................................24

5.3预处理与标注........................................25

6.实验结果与分析.........................................27

6.1模型训练结果........................................29

6.2对比实验分析........................................30

6.3缺陷检测效果评估....................................31

6.4实验结论............................................33

7.应用与展望.............................................33

7.1应用场景............................................35

7.2存在的问题与挑战....................................36

7.3未来研究方向........................................37

1.内容概括

本文提出了一种基于改进ResNet101网络的齿轮缺陷检测方法。随着工业自动化程度的提升，齿轮缺陷检测对设备安全运行和生产效率至关重要。现有的缺陷检测方法在目标定位精度和泛化能力方面仍存在不足。为了解决这些问题，我们对ResNet101网络进行改进，加入了注意力机制和反卷积层，从而增强网络对齿轮缺陷的识别能力。通过对大量齿轮图像数据集的训练和测试，实验结果表明，改进后的ResNet101模型在检测精度、召回率和F1score等指标上均优于传统方法，能够有效识别多种类型的齿轮缺陷，并具有较强的泛化能力。该方法为工业自动化领域的齿轮缺陷自动检测提供了新的思路和参考。

1.1研究背景与意义

随着制造业的快速发展，齿轮作为机械装备中的核心部件，其质量至关重要。