深度卷积神经网络在裂纹检测中的应用综述.docx

深度卷积神经网络在裂纹检测中的应用综述

目录

深度卷积神经网络在裂纹检测中的应用综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

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

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

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3深度学习在其他应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.4深度学习与传统机器学习的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

裂纹检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1裂纹的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2裂纹检测的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.3裂纹检测的重要性及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

深度卷积神经网络在裂纹检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1深度卷积神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2深度卷积神经网络的架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3深度卷积神经网络的训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.4深度卷积神经网络在裂纹检测中的具体应用案例分析．．．．．．．．29

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.1实验环境与数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.2实验设计与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3实验结果与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.4结果讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.2存在的问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

深度卷积神经网络在裂纹检测中的应用综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．42

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1裂纹检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.2深度卷积神经网络的发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.3研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

二、裂纹检测的传统方法及其局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.1视觉检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.2超声波检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.3红外热像检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.4传统方法的局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

三、深度卷积神经网络在裂纹检测中的应用概述．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.1深度卷积