Yolov5s改进的木材表面缺陷实时检测方法研究.docx

Yolov5s改进的木材表面缺陷实时检测方法研究

目录

Yolov5s改进的木材表面缺陷实时检测方法研究（1）．．．．．．．．．．．．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

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

木材表面缺陷检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1传统木材表面缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2机器视觉在木材表面缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3深度学习在木材表面缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

Yolov5s模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1Yolov5s模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2Yolov5s模型特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3Yolov5s模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

Yolov5s改进方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3损失函数改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.4优化算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2实验平台与环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3实验评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.2模型性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.3参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.4模型鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实时检测系统设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.2实时处理算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

7.3系统实现与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

Yolov5s改进的木材表面缺陷实时检测方法研究（2）．．．．．．．．．．．．30

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.2研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.3.1木材表面缺陷检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.3.2Yolov5s模