多类型表面缺陷机器视觉检测方法研究

1 绪论1
1.1 课题研究背景、目的及意义1
1.2 国内外相关研究现状3
1.3 电动机换向器表面缺陷检测需求分析10
1.4 本书主要工作12 2 基于CCAWGAN模型的缺陷样本生成方法15
2.1 引言15
2.2 图像生成和图像融合理论分析16
2.3 基于CCAWGAN模型的缺陷样本生成方法设计22
2.4 实验验证与结果分析32
2.5 本章小结40 3 基于FIYOLOv4模型的表面缺陷目标检测方法42
3.1 引言42
3.2 YOLOv4模型42
3.3 基于YOLOv4的FIYOLOv4模型设计46
3.4 实验验证与结果分析65
3.5 本章小结77 4 基于PSFTM模型的多类型表面缺陷检测方法78
4.1 引言78
4.2 迁移学习理论分析78
4.3 基于迁移学习的PSFTM模型设计82
4.4 实验测试及结果分析89
4.5 本章小结95 5 多类型表面缺陷检测系统设计与应用96
5.1 引言96
5.2 多类型表面缺陷检测系统设计97
5.3 多类型表面缺陷检测系统开发103
5.4 多类型表面缺陷检测系统实例验证110
5.5 本章小结119 6 结论与展望120
6.1 本书结论120
6.2 本书创新点122
6.3 研究展望122 参考文献124