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基于深度学习的印刷电路板缺陷智能检测技术研究
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.3循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.4生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.5深度学习优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
印刷电路板缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.1传统缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2基于深度学习的缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.2特征提取与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
印刷电路板缺陷数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2数据标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
基于深度学习的缺陷检测模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.1.1卷积神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.1.2循环神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.1.3混合网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.2模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.3模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
6.1实验环境与数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
6.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
6.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.2.2模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
6.2.3模型测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
6.3.1模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
6.3.2参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
6.3.3模型泛化能力评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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