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基於協同知識蒸餾的工業缺陷檢測方法

作者：王健//李龍//韓志艷//倫淑嫻|責編:韓繼偉
出版社：中國科大
ISBN：9787312067822

出版日期：2026/09/01
裝幀：平裝
頁數：123

人民幣：RMB 50 元售價：元

內容大鋼

本書系統研究工業視覺缺陷檢測方法。全書共7章，介紹缺陷檢測所需的相關技術及理論、基於受限隨機採樣和吸引排斥對比學習的缺陷檢測方法、基於自適應通道選擇和全跨度增強的工業產品異常檢測方法、基於坐標雙記憶庫和差異分段進化的工業圖像異常定位方法以及PCB板表面缺陷智能檢測系統。
本書在工業視覺缺陷檢測方面提出開創性的設計和分析方法，尤其注重工業視覺缺陷檢測演算法的泛化性和實用性。

作者介紹

王健//李龍//韓志艷//倫淑嫻|責編:韓繼偉

前言
第1章  緒論
  1.1  研究背景及意義
  1.2  國內外研究現狀
  1.3  研究內容及創新點
  1.4  組織結構
第2章  相關技術及理論
  2.1  相關基礎理論概述
    2.1.1  深度學習
    2.1.2  卷積神經網路的基本結構
    2.1.3  卷積神經網路的訓練過程
    2.1.4  ResNet網路
    2.1.5  知識蒸餾理論
    2.1.6  對比學習理論
  2.2  表面缺陷檢測常用數據集及指標
    2.2.1  常用數據集
    2.2.2  常用性能指標
  2.3  注意力機制概述
    2.3.1  通道注意力
    2.3.2  空間注意力
    2.3.3  混合注意力
    2.3.4  自注意力
第3章  基於受限隨機採樣和吸引排斥對比學習的缺陷檢測方法
  3.1  整體結構
  3.2  具體組成部分
    3.2.1  受限隨機採樣增強方法
    3.2.2  網外微調融合模塊和特徵提取融合模塊
    3.2.3  塊卷積注意力
    3.2.4  異常消除模塊
    3.2.5  吸引排斥模塊
  3.3  實驗與分析
    3.3.1  實驗環境與參數
    3.3.2  對比實驗
    3.3.3  消融實驗
第4章  基於自適應通道選擇和全跨度增強的工業產品異常檢測方法
  4.1  整體結構
  4.2  具體組成部分
    4.2.1  全跨度結構和邏輯圖像增強策略
    4.2.2  多尺度特徵融合
    4.2.3  自適應互補通道選擇策略
    4.2.4  最大擴散損失模塊
  4.3  實驗與分析
    4.3.1  實驗環境與參數
    4.3.2  對比實驗
    4.3.3  消融實驗
第5章  基於坐標雙記憶庫和差異分段進化的工業圖像異常定位方法
  5.1  整體結構
  5.2  具體組成部分
    5.2.1  基於前景坐標雙記憶庫的異常合成策略
    5.2.2  特徵提取投影模塊

    5.2.3  通道遷移注意力模塊
    5.2.4  正則化修復模塊
    5.2.5  差異進化損失
  5.3  實驗與分析
    5.3.1  實驗環境與參數
    5.3.2  對比實驗
    5.3.3  消融實驗
第6章  PCB板表面缺陷智能檢測系統
  6.1  系統設計
  6.2  系統測試
第7章  總結與展望
參考文獻

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