基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于深度学习的薄壁不锈钢构件在线检测方法研究

目录

TOC\o1-3\h\z\u一、研究背景与意义 3

1.薄壁不锈钢构件在线检测需求分析 3

薄壁不锈钢构件在航空航天、汽车制造等领域的应用现状 3

传统检测方法的局限性与在线检测的迫切性 5

2.深度学习在工业检测中的技术优势 6

卷积神经网络（CNN）在表面缺陷识别中的应用潜力 6

实时检测与自适应学习能力的核心价值 8

二、基于深度学习的关键技术研究 9

1.薄壁构件缺陷特征提取与模型构建 9

多尺度特征融合与注意力机制设计 9

2.数据增强与样本优化策略