基于深度学习的木材表面缺陷检测系统轻量化研究.docx

基于深度学习的木材表面缺陷检测系统轻量化研究

目录

基于深度学习的木材表面缺陷检测系统轻量化研究（1）．．．．．．．．．．4

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关工作与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1深度学习在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2木材表面缺陷检测技术研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3轻量化模型设计与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

系统需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1功能需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2性能需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3用户界面需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

深度学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1模型选择与设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2特征提取与表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

轻量化技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1模型压缩技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2硬件加速技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3运行时优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2实验数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.3实验结果展示与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.4模型性能评估指标选取与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

基于深度学习的木材表面缺陷检测系统轻量化研究（2）．．．．．．．．．29

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

深度学习在木材表面缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.1深度学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.2深度学习在图像识别领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3深度学习在木材表面缺