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西南财经大学
学士学位毕业论文
基于 Yolov3 网络的木板缺陷识别
"Wooden Board Defect Recognition based on YOLOv3
Network"
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88492653/bg2.jpg)
目录
目录....................................................................................................................................................2
摘要....................................................................................................................................................3
关键词................................................................................................................................................4
第一章 引言......................................................................................................................................4
1.1 研究背景和意义.................................................................................................................4
1.2 研究目的和内容.................................................................................................................5
1.3 相关技术综述.....................................................................................................................7
第二章 YOLOv3 网络介绍..............................................................................................................8
2.1 目标检测概述.....................................................................................................................8
2.2 YOLOv3 基本原理............................................................................................................10
2.3 YOLOv3 网络结构............................................................................................................11
第三章 木板缺陷识别方法............................................................................................................13
3.1 图像预处理.......................................................................................................................13
3.2 数据集构建.......................................................................................................................14
3.3 训练策略...........................................................................................................................16
3.4 模型评估...........................................................................................................................17
第四章 实验与结果分析................................................................................................................19
4.1 实验环境...........................................................................................................................19
4.2 实验设计...........................................................................................................................21
4.3 实验结果...........................................................................................................................22
4.4 结果分析...........................................................................................................................23
第五章 改进与优化........................................................................................................................25
5.1 模型性能优化...................................................................................................................25
5.2 系统性能优化...................................................................................................................27
5.3 结果对比与分析...............................................................................................................28
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第六章 总结与展望........................................................................................................................30
6.1 研究工作总结...................................................................................................................30
6.2 研究不足与展望...............................................................................................................31
参考文献..........................................................................................................................................32
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摘要
本文主要研究基于 Yolov3 网络的木板缺陷识别。木板的质量问
题对于加工制造行业来说非常重要,因此准确和高效地检测木板的缺
陷至关重要。目前,深度学习方法已经在图像识别领域取得了显著的
成果。Yolov3 作为一种高效且实时的目标检测算法被广泛应用于不
同领域。
首先,本研究收集了大量带有不同缺陷的木板图像样本,并进行了预
处理和数据增强。接着,我们构建了一个基于 Yolov3 的缺陷识别模
型,将其应用于木板图像的检测和分类任务。该模型的网络结构包括
Darknet-53 作为特征提取器和多层全连接层用于分类。我们使用交叉
熵损失函数进行模型训练,并采用随机梯度下降法进行优化。
在实验部分,我们使用一组真实的木板图像数据集进行了验证。结果
表明,基于 Yolov3 网络的木板缺陷识别模型在准确性和效率方面均
优于其他传统方法。该模型具有较高的检测率和较低的误报率,并能
够快速地对木板图像进行缺陷识别。此外,我们还对模型的鲁棒性进
行了实验验证,并进行了与其他目标检测算法的比较。
综上所述,基于 Yolov3 网络的木板缺陷识别模型在木板质量控制和
生产过程中具有重要的应用价值。它可以帮助工厂实现自动化的缺陷
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88492653/bg5.jpg)
检测,提高生产效率和产品质量。未来,我们将进一步优化该模型,
提升其性能和实用性,并探索在其他领域的应用潜力。
关键词
基于 Yolov3 网络, 木板, 缺陷识别
第一章 引言
1.1 研究背景和意义
研究背景和意义:
随着现代科技的快速发展,木板在建筑、家具以及工艺品等领域中的
应用愈发广泛。然而,由于木材的天然特性以及加工过程中的种种因
素,木板在生产过程中常常会出现各种缺陷,如裂纹、疤痕、变色等。
这些缺陷不仅会降低木板的质量和使用寿命,还会对使用过程中的安
全性和美观性造成不良影响。
传统的木板缺陷检测通常依赖于人工目测,这种方法不仅效率低下,
而且准确性有限。为了提高木板缺陷检测的效率和准确性,研究人员
开始探索应用深度学习技术来实现该任务。
Yolov3 网络作为一种目标检测的深度学习网络,具有快速、准确的
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