基于改進(jìn)YOLO-v5模型的子午線輪胎X光圖像病疵自動檢測方法

由山東科技大學(xué)申請的專利（公布號 CN 115690029A，公布日期 2023-02-03）“基于改進(jìn)YOLO-v5模型的子午線輪胎X光圖像病疵自動檢測方法”，公開了一種基于改進(jìn)YOLO-v5模型的子午線輪胎X光圖像病疵自動檢測方法，包括如下步驟：（1）采集子午線輪胎X光圖像進(jìn)行分割處理，統(tǒng)一分辨率，制作模型訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；（2）針對X光機不穩(wěn)定造成的圖像條狀、塊狀缺失，從而影響檢測效果的問題，進(jìn)行圖像復(fù)原處理；（3）設(shè)計改進(jìn)YOLO-v5模型，包括增加第4個檢測層、增加注意力模塊，以及改進(jìn)損失函數(shù)；（4）采用子午線輪胎病疵數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練；（5）利用訓(xùn)練完成的模型進(jìn)行實際應(yīng)用場景的輪胎病疵檢測。本發(fā)明是一種自動檢測方法，基于改進(jìn)模型能夠自動識別多種病疵，針對不同病疵進(jìn)行檢測分類，檢測效率和準(zhǔn)確率較高。