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列车部件的智能缺陷识别技术体系研究
目录
文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.4技术路线与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
列车部件缺陷检测需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.1列车部件分类与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2缺陷类型与成因．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.3检测要求与标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.4实际应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
智能缺陷识别关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.1图像采集与预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.1.1高分辨率成像技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.1.2光照优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.1.3图像去噪与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.2缺陷特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.2.1基于深度学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.2.2基于传统算法的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2.3多尺度特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.3缺陷分类与识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.3.1神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.3.2支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
3.3.3集成学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.4实时检测与性能优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
3.4.1推理加速技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
3.4.2资源管理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
3.4.3检测精度与速度平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
智能缺陷检测系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
4.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
4.1.1硬件平台选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
4.1.2软件框架搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
4.1.3模块化设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
4.2数据处理与存储．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
4.2.1数据采集与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
4.2.2数据标注与清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
4.2.3云存储方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91
4.3用户界面与交互设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95
4.3.1界面布
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