深度卷积神经网络驱动的缝隙目标精准提取技术研究.docx

下载文档

0
0
约3.51万字
约 29页
2025-03-09 发布于上海
举报
版权申诉
保障服务

深度卷积神经网络驱动的缝隙目标精准提取技术研究.docx

1、本文档共29页，其中可免费阅读9页，需付费200金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

深度卷积神经网络驱动的缝隙目标精准提取技术研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着科技的飞速发展，工业制造、建筑工程等领域对产品质量和结构安全的要求日益严格。在这些领域中，缝隙目标作为一种常见的缺陷或特征，其准确提取对于保障产品质量、维护结构安全至关重要。例如，在工业检测中，零件表面的细微缝隙可能影响产品的性能和使用寿命；在建筑安全领域，建筑物墙体、桥梁结构等出现的裂缝可能预示着潜在的安全隐患。传统的缝隙目标提取方法，如基于阈值分割、边缘检测等的方法，在面对复杂背景、多样光照条件以及细微缝隙时，往往表现出局限性，难以满足高精度、高效率的检测需求。

深度学习技术的兴起，