輪胎病疵檢測是保證輪胎質(zhì)量的必要環(huán)節(jié)。當(dāng)前,國內(nèi)外學(xué)者的研究主要針對大樣本集輪胎病疵,而如何在小樣本集輪胎X射線圖像中檢測病疵類別并確定病疵位置,仍是一個有價值的研究課題。本文以小樣本集輪胎病疵樣本圖片為檢測對象,搭建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提高了輪胎X射線圖像病疵檢測速度、檢測準(zhǔn)確率和召回率。論文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新性工作如下:（1）通過深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測初步實驗,確定了YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型作為小樣本集輪胎X射線圖像病疵檢測模型框架。首先,搭建常用的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測模型,并使用小樣本圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測初步實驗;最后,由實驗結(jié)果可知,YOLOv3模型是最適用于小樣本集輪胎X射線圖像病疵檢測的模型,并且對檢測準(zhǔn)確率與召回率低的原因作出分析與推論。（2）針對輪胎X射線圖像樣本存在的圖片數(shù)據(jù)不足（小樣本集）問題,提出采用數(shù)據(jù)增強、圖像變換方法和圖像切割方法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。首先,利用兩種常見數(shù)據(jù)增強方法,將數(shù)據(jù)集的初步擴增了四倍;然后,使用傅里葉變換、小波變換和直方圖圖均衡化三種圖像變換方法對圖像進(jìn)行處理,再次將輪胎病疵樣本圖片數(shù)據(jù)集擴增了四倍;最后,采用基于標(biāo)注框的圖像切割方法,縮... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

輪胎內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文11圖2.2輪胎X光成像及內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖2.2.2常見病疵和少見病疵介紹輪胎在制造過程中受到生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)工藝等因素的影響，將會導(dǎo)致輪胎內(nèi)部產(chǎn)生各種不同類型的病疵，具體包括胎體簾線病疵、帶束層簾線病疵、異物病疵、胎肩簾線病疵、胎圈鋼絲病疵[47]等。本文依據(jù)輪胎病疵樣本集數(shù)據(jù)量，將病疵分為常見與少見兩大類。據(jù)統(tǒng)計，在2017至2019間，單類別病疵樣本圖片數(shù)據(jù)約10000幅，這類病疵出現(xiàn)頻率相對較高，積累樣本數(shù)據(jù)多，本文稱為常見病疵；單類別病疵樣本圖片數(shù)據(jù)約為150幅，積累量樣本數(shù)據(jù)少，這類病疵出現(xiàn)頻率相對較低，樣本數(shù)據(jù)少，本文稱為少見病疵。（1）常見（大樣本集）輪胎病疵介紹輪胎生產(chǎn)過程中包含壓延工藝、截斷工藝、成型工藝等各種復(fù)雜工藝，其中任何的設(shè)備故障或操作失誤均可造成胎體簾線病疵，其中主要病疵包括：接頭開、簾線排列密度不均、簾線斷裂、簾線彎曲和簾線交叉[48-50]等。1）接頭開，如圖2.3所示，表現(xiàn)為簾線斷裂開縫。主要由鋼絲簾布接頭不牢或拼接不牢導(dǎo)致；圖2.3接頭開2）簾線排列密度不均，如圖2.4所示，表現(xiàn)為鋼絲簾線過于緊密或過于稀疏。主要由鋼絲在壓延過程中產(chǎn)生跳線或成型時接頭不牢導(dǎo)致；

接頭開

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3455029