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基于计算机视觉的钢丝绳表面损伤诊断方法

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10页
    1.2 国内外研究发展现状第10-13页
        1.2.1 基于计算机视觉的损伤模式识别第11-12页
        1.2.2 基于计算机视觉的损伤目标检测第12-13页
    1.3 本文内容的结构安排第13-16页
第二章 理论基础第16-27页
    2.1 引言第16页
    2.2 卷积神经网络第16-19页
    2.3 YOLOv3方法第19-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第三章 钢丝绳表面图像采集及表面损伤实验第27-36页
    3.1 引言第27页
    3.2 表面图像采集装置第27-31页
    3.3表面损伤实验第31-34页
        3.3.1 实验设计第31-32页
        3.3.2 图像采集质量分析第32-34页
    3.4 本章小结第34-36页
第四章 钢丝绳表面损伤模式识别方法第36-51页
    4.1 引言第36页
    4.2 基于卷积神经网络的钢丝绳表面损伤模式识别方法第36-43页
    4.3 实验验证第43-50页
        4.3.1 图像数据说明第43-44页
        4.3.2 实验结果及分析第44-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 钢丝绳表面损伤目标检测方法第51-65页
    5.1 引言第51页
    5.2 深度可分离卷积思想第51-53页
    5.3 基于YOLOv3的钢丝绳表面损伤目标检测方法第53-58页
    5.4 实验验证第58-64页
        5.4.1 图像数据说明第58-59页
        5.4.2 实验结果及分析第59-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 全文总结第65-66页
    6.2 工作展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-74页
攻读硕士学位期间取得的成果第74页

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