基于ResNet的射线缺陷图像识别学院数理与土木工程学院专业：应用物理学姓名：应威学号：161202105415指导老师：邢秀文职称：讲师中国·珠海二○一二〇年五月北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业论文诚信承诺书本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《基于ResNet的射线缺陷图像识别》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。承诺人签名：日期：年月日I北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业论文基于ResNet的射线缺陷图像识别摘要深度学习的快速发展给生活带来了许多便利，但在工业无损检测领域却依旧难以实现用深度学习的方法来进行自动化检测。本文详细介绍了深度学习中最热门的一种模型--ResNet。通过修改ResNet网络结构、射线数据处理等方式，将工业射线检测与深度学习结合，优化ResNet模型在射线检测领域应用的准确率。关键词：射线检测；缺陷识别；残差神经网络；深度学习II北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业论文ImageRecognitionofRayDefectsBasedonResnetAbstractTherapiddevelopmentofdeeplearninghasbroughtmanyconveniencestolife,butitisstilldifficulttorealizetheautomaticdetectionwiththemethodofdeeplearninginthefieldofindustrialnondestructivetesting.ThispaperintroducesResnet,themostpopularmodelindeeplearning.BymodifyingResnetnetworkstructure,raydataprocessingandsoon,combiningindustrialraydetectionwithdeeplearning,theaccuracyofResnetmodelapplicationinraydetectionfieldisoptimized.Keywords:Raydetection;Defectidentification;Residualneuralnetwork;DeeplearningIII北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业论文目录一、引言..........................................................................................................................................................1（一）论文的目标和意义.......................................................................................................................1（二）本课题国内外现状.......................................................................................................................1（三）本课题需要解决的问题...............................................................................................................2二、背景知识....................................................................................................................................................3（一）射线检测的物理原理...................................................................................................................3（二）图像识别原理................................................