基于YOLOv7算法的喷漆表面缺陷智能识别研究.docx

基于YOLOv7算法的喷漆表面缺陷智能识别研究

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1喷漆表面缺陷定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2表面缺陷检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3传统检测方法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.4YOLOv7算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.5现有研究存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

YOLOv7算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1YOLOv7算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2YOLOv7算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3YOLOv7算法应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.4与其他算法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

喷漆表面缺陷图像预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1图像采集设备选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2图像预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3数据增强技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.4实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

喷漆表面缺陷特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1颜色特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2纹理特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3形状特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.4边缘特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

基于YOLOv7算法的缺陷识别模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2网络层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3损失函数与优化器选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.4模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.1实验数据集说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.4结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

结果评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

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