10.12135/j.issn.1006-8171.2019.04.0247
基于卷积神经网络的轮胎X射线图像缺陷检测
为解决常用轮胎X射线图像缺陷检测方法难以获取准确的图像特征的问题,提出一种通过卷积神经网络获取图像特征的方法.对轮胎X射线图像进行数据增强,然后建立网络模型.训练算法获取图像缺陷特征,并用训练好的模型识别图像中的缺陷.首先将参数对应的神经元分为关键和非关键部分,然后采用局部关键点和动态学习率实现参数快速调节.试验结果表明,设计的网络模型不易过拟合,参数调节快,所需时间短,检测准确率高.
轮胎、图像分割、深度学习、卷积神经网络、缺陷检测
39
TQ330.4+92;TQ336.1+1
2019-06-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
247-251