基于深度學(xué)習(xí)的高密度柔性電路基板缺陷檢測(cè)研究
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-1國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的光學(xué)檢測(cè)設(shè)備
導(dǎo)致國(guó)內(nèi)的設(shè)制造商無法充分利用現(xiàn)有的設(shè)備進(jìn)行再研發(fā)。而國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的光學(xué)檢測(cè)設(shè)備,如圖1-1所示,由于起步較晚,在缺陷檢測(cè)算法的效率與精確度上,與國(guó)外成熟公司的產(chǎn)品的檢測(cè)算法仍有較大差距。大多數(shù)FICS制造廠商的缺陷檢測(cè)算法,仍然采用的是基于傳統(tǒng)數(shù)字圖像特征的算法,這種算法....
圖2-1淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文(3)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的創(chuàng)建。人工智能相關(guān)行業(yè)的程序員們,開發(fā)了各種深度學(xué)習(xí)框架,如Caffe,TensorFlow,Keras,Torch等等,并將它們推廣開來,為更多的深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究人員提供了便利,推動(dòng)了這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展。2.2.2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型....
圖2-2深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文(3)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的創(chuàng)建。人工智能相關(guān)行業(yè)的程序員們,開發(fā)了各種深度學(xué)習(xí)框架,如Caffe,TensorFlow,Keras,Torch等等,并將它們推廣開來,為更多的深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究人員提供了便利,推動(dòng)了這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展。2.2.2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型....
圖2-3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文絡(luò)一般包含了輸入層,卷積層,池化層,全連接層和輸出層這5個(gè)子結(jié)構(gòu)。其連接模式一般為輸入層卷積層池化層全連接層輸出層,其中卷積層,池化層及全連接層可以采用多個(gè)進(jìn)行組合的方式來構(gòu)建模型。卷積層和池化層的設(shè)計(jì)大大降低了維度災(zāi)難和梯度消失的影響!
本文編號(hào):4003472
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