| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容及总体结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究路线及内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究特点与创新 | 第15-16页 |
| 1.3.3 论文总体结构 | 第16-17页 |
| 第2章 研究综述与理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 常见带钢表面缺陷种类、特点及产生原因 | 第17-19页 |
| 2.2 热轧带钢表面缺陷检测技术研究现状 | 第19-21页 |
| 2.2.1 概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 国内外研究现状 | 第20-21页 |
| 2.2.3 热轧带钢表面缺陷检测技术面临的问题 | 第21页 |
| 2.3 深度学习及其研究现状 | 第21-23页 |
| 2.4 卷积神经网络及其研究现状 | 第23-25页 |
| 2.5 带钢表面缺陷检测装置工作原理 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 卷积神经网络的结构模型及特点 | 第27-39页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第27-32页 |
| 3.1.1 神经网络前向传播 | 第27-29页 |
| 3.1.2 神经网络反向传播 | 第29-32页 |
| 3.2 卷积神经网络 | 第32-37页 |
| 3.2.1 卷积神经网络特点 | 第32-35页 |
| 3.2.2 Lenet-5模型 | 第35-37页 |
| 3.3 卷积神经网络的一些相关问题 | 第37-38页 |
| 3.3.1 数据集的选择 | 第37页 |
| 3.3.2 数据预处理 | 第37-38页 |
| 3.3.3 训练停止条件 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于卷积神经网络的热轧带钢表面缺陷分类与检索 | 第39-65页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 ALEXNET卷积神经网络 | 第40-42页 |
| 4.3 基于ALEXNET改进的卷积神经网络 | 第42-49页 |
| 4.3.1 网络模型结构设计 | 第42页 |
| 4.3.2 Softmax分类器 | 第42-44页 |
| 4.3.3 线性修正单元Relu | 第44-45页 |
| 4.3.4 Dropout技术 | 第45-46页 |
| 4.3.5 改进网络模型结构 | 第46-48页 |
| 4.3.6 模型实现方式 | 第48-49页 |
| 4.4 图像预处理 | 第49-52页 |
| 4.4.1 图像标注 | 第49页 |
| 4.4.2 图像焦点区域分割 | 第49-50页 |
| 4.4.3 图像尺寸标准化处理 | 第50-52页 |
| 4.4.4 数据集补充 | 第52页 |
| 4.4.5 零均值化 | 第52页 |
| 4.5 数据集样本建立 | 第52-54页 |
| 4.6 卷积神经网络训练和分类结果分析 | 第54-57页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第54页 |
| 4.6.2 模型参数初始化 | 第54-55页 |
| 4.6.3 实验结果与分析 | 第55-57页 |
| 4.7 基于卷积神经网络的热轧带钢表面缺陷检索 | 第57-64页 |
| 4.7.1 卷积神经网络特征向量的提取 | 第58页 |
| 4.7.2 余弦距离度量图像相似度 | 第58页 |
| 4.7.3 无序检索结果评价方法 | 第58-59页 |
| 4.7.4 有序检索结果评价方法 | 第59-60页 |
| 4.7.5 检索实验和结果分析 | 第60-64页 |
| 4.8 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 热轧带钢表面缺陷分类和检索系统设计与开发 | 第65-79页 |
| 5.1 功能需求分析 | 第65-68页 |
| 5.2 系统开发环境 | 第68-70页 |
| 5.2.1 Matlab简介 | 第69页 |
| 5.2.2 Matlab GUI简介 | 第69页 |
| 5.2.3 MatConvNet简介 | 第69页 |
| 5.2.4 GPU简介 | 第69-70页 |
| 5.2.5 cuDNN简介 | 第70页 |
| 5.3 系统框架 | 第70页 |
| 5.4 系统实现 | 第70-78页 |
| 5.4.1 主界面 | 第70-71页 |
| 5.4.2 测试分类管理 | 第71-73页 |
| 5.4.3 训练模型管理 | 第73-74页 |
| 5.4.4 分类准确率检验管理 | 第74-75页 |
| 5.4.5 检索管理 | 第75-77页 |
| 5.4.6 检索精度管理 | 第77-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第79页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 论文工作期间参加的科研项目 | 第87页 |