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基于深度学习的电子元件表面缺陷智能检测方法
目录
一、文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.4技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
二、深度学习相关基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1.1监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1.2无监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1.3弱监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2卷积神经网络详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.2.1卷积神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.2.2卷积操作与池化操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.2.3激活函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3常见深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.4图像数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.4.1数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
2.4.2图像降噪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
2.4.3灰度化与二值化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
三、电子元件表面缺陷类型与特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.1电子元件表面缺陷分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.1.1外部损伤缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.1.2内部缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
3.1.3表面污染缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.2常见电子元件缺陷特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
3.2.1形状特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
3.2.2尺寸特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
3.2.3位置特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
3.2.4纹理特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
四、基于深度学习的电子元件缺陷检测模型设计．．．．．．．．．．．．．．．82
4.1检测模型总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
4.2数据集构建与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
4.2.1数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
4.2.2数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
4.2.3数据标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
4.3基于卷积神经网络的缺陷检测网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．
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