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深度学习在主板微小缺陷检测中的应用与创新
目录
一、文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.1主板制造行业发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2微小缺陷检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.1.3深度学习技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.1传统主板缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.2.2基于机器学习的缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2.3深度学习在缺陷检测领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.3.1主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.3.2具体研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
二、主板缺陷检测技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1主板微细结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.1.1主板组成与功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.1.2主板关键区域说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.2主板常见缺陷类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.2.1表面缺陷分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2.2内部缺陷类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.3传统缺陷检测方法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.3.1人工检测方法及其局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3.2模式识别方法及其不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.4深度学习技术原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.4.1人工神经网络的演进历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
2.4.2卷积神经网络的核心思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.4.3深度学习模型的主要特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
三、基于深度学习的缺陷检测模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.1.1缺陷样本图像获取方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
3.1.2图像噪声抑制与增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
3.1.3数据标注规范和流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
3.2检测网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
3.2.1网络结构优化方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
3.2.2卷积层与池化层配置策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
3.2.3激活函数选择与作用机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
3.3损失函数定义与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
3.3.1常用损失函数比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
3.3.2损失函
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