改进YOLOv5的有机板表面缺陷视觉检测方法.docx

改进YOLOv5的有机板表面缺陷视觉检测方法

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

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

1.1.1有机板材料的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.2表面缺陷对产品质量的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.3视觉检测技术在工业生产中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2.1传统视觉检测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.2YOLOv5模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.3现有技术的不足与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.3.1研究目标明确化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.3.2研究内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1表面缺陷检测相关算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.1图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.1.2模式识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.3深度学习技术的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2YOLOv5模型分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.1模型结构与工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.2模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.2.3模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3其他相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3.1机器视觉系统组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3.2数据采集与预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.3.3数据处理与特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

改进YOLOv5的有机板表面缺陷视觉检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1方法设计原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1.1检测流程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.1.2数据预处理步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.1.3特征提取与选择机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2.1硬件设备配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.2.2软件开发环境准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.2.3数据集准备与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.3模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.3.1网络架构改进方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.3.2参数调优方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.3.3训练与验证流程．．