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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王坤賢
論文名稱:類神經網路於鋼構橋樑表面塗裝檢測之應用
論文名稱(外文):Application of artificial neural network to the inspection of steel bridges coating
指導教授:黃世昌黃世昌引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:土木工程系
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
中文關鍵詞:橋樑塗裝影像處理類神經網路
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在營建與工程實務中,對於品質與維護的評估方法,習慣採取人工視覺方式;然而,此方式較易造成評估結果不一致,且評估過程較為費時。為改善這些缺點,本研究希望利用目前已相當普遍與實用的影像處理技術,搭配具有容錯性與自我學習能力的類神經網路,建立一種新的評估方式。利用此系統可模擬人類經驗,然後依工程實務的習慣,使用缺陷面積百分比的方式,對鋼構橋樑表面塗裝的腐蝕或鏽蝕等缺陷面積,進行檢測與嚴重性分類。本文先介紹相關文獻,進而說明研究之方法與步驟,接著進行類神經網路案例訓練與測試,最後探討及測試結果分析。
中文摘要……………………………………………………………1
英文摘要……………………………………………………………2
誌謝…………………………………………………………………3
目錄…………………………………………………………………4
表目錄………………………………………………………………7
圖目錄………………………………………………………………8
第一章 緒論………………………………………………10
1.1 研究背景與動機…………………………………………10
1.2 研究目的…………………………………………………11
1.3 研究方法與流程…………………………………………12
1.4 本文架構…………………………………………………13
第二章 鋼橋樑腐蝕…………………………………………14
2.1 金屬腐蝕的原因…………………………………………14
2.2 影響鋼腐蝕之因素………………………………………14
2.3 大氣中鋼橋腐蝕種類型態………………………………15
2.4 橋樑防鏽塗裝……………………………………………16
2.5 鋼橋腐蝕評估……………………………………………17
第三章 數位影像處理………………………………………18
3.1 數位影像處理之步驟……………………………………18
3.2 影像雜訊的濾波處理……………………………………19
3.3 影像分割…………………………………………………20
3.4 影像特徵表示……………………………………………22
第四章 類神經網路…………………………………………24
4.1 生物神經元模型…………………………………………24
4.2 類神經元運算模式………………………………………25
4.3 類神經網路之基本理論簡介……………………………26
4.4 倒傳遞類神經網路(Error Backpropagation ,BP)…28
4.4.1 倒傳遞類神經網路簡介………………………………28
4.4.2 倒傳遞類神經網路學習演算法………………………29
4.5 BFGS 最佳化演算法……………………………………32
4.5.1 BFGS 演算法…………………………………………33
4.5.2 線搜尋演算法…………………………………………35
第五章 研究方法與成果……………………………………37
5.1 影像擷取與儲存…………………………………………37
5.2 影像案例相關處理之介紹………………………………37
5.3 影像特徵值與資料庫建立………………………………38
5.4 類神經網路之架構………………………………………39
5.5 測試結果與成果比較……………………………………41
5.6 規範模擬…………………………………………………42
5.7 討論與比較………………………………………………44
第六章 結論與建議……………………………………………45
參考文獻…………………………………………………………46
附表………………………………………………………………48
附圖………………………………………………………………57
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