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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110660049A(43)申请公布日2020.01.07(21)申请号201910871079.8(22)申请日2019.09.16(71)申请人青岛科技大学地址266061山东省青岛市崂山区松岭路99号(72)发明人崔雪红李庆党孙振杨晓晖(74)专利代理机构青岛联智专利商标事务所有限公司37101代理人李升娟(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06K9/62(2006.01)G01N23/04(2018.01)权利要求书2页说明书6页附图4页(54)发明名称一种基于深度学习的轮胎缺陷检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的轮胎缺陷检测方法,所述方法包括:获取待检测的轮胎X光图像,输入至训练好的像素级缺陷区域估计网络模型;根据所述像素级缺陷区域估计网络模型的输出结果判断所述待检测的轮胎X光图像是否存在缺陷,并在判断存在缺陷时进一步判断出缺陷类型、缺陷目标框及缺陷边界。应用本发明,能实现轮胎缺陷区域的像素级估计,从而能精确得到缺陷的面积,是轮胎质量判级的重要依据,而且也提高了缺陷检测的精确度。CN110660049ACN110660049A权利要求书1/2页1.一种基于深度学习的轮胎缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取待检测的轮胎X光图像,输入至训练好的像素级缺陷区域估计网络模型;根据所述像素级缺陷区域估计网络模型的输出结果判断所述待检测的轮胎X光图像是否存在缺陷,并在判断存在缺陷时进一步判断出缺陷类型、缺陷目标框及缺陷边界;所述像素级缺陷区域估计网络模型包括图像特征提取网络、区域候选网络、兴趣区域对齐网络以及缺陷分类检测器和缺陷区域像素级估计网络;所述图像特征提取网络接收所述待检测的轮胎X光图像,并提取出图像特征;所述区域候选网络根据所述图像特征确定感兴趣的候选框;所述兴趣区域对齐网络将所述感兴趣的候选框无误差地映射回原图兴趣区域,完成所述感兴趣区域的像素级对齐;所述缺陷分类检测器根据完成像素级对齐的所述感兴趣的候选框检测出缺陷类型和缺陷目标框并输出;所述缺陷区域像素级估计网络根据所述完成像素级对齐的所述感兴趣的候选框估计出所述缺陷目标框中的缺陷边界并输出。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用下述过程训练所述像素级缺陷区域估计网络模型:获取多个具有缺陷的轮胎X光图像并进行归一化处理,对归一化处理后的图像进行标注,标注出缺陷类型和缺陷边界,生成类型文件和坐标文件,归一化处理后的图像及其坐标文件和类型文件一一对应,形成数据库,将数据库中的图像分为训练集和验证集;搭建包括所述图像特征提取网络、所述区域候选网络、所述兴趣区域对齐网络、所述缺陷分类检测器和所述缺陷区域像素级估计网络的所述像素级缺陷区域估计网络模型,并定义网络模型的损失函数;初始化所述像素级缺陷区域估计网络模型的预设参数;用所述训练集训练初始化后的所述像素级缺陷区域估计网络模型,直至所述损失函数的值小于设定值,获得训练后的像素级缺陷区域估计网络模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,用所述训练集训练初始化后的所述像素级缺陷区域估计网络模型时,所述缺陷分类器和所述缺陷区域像素级估计网络采用并行训练方式训练,所述区域候选网络与所述缺陷分类器和所述缺陷区域像素级估计网络采用交替训练的方式训练。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:用所述训练集训练初始化后的所述像素级缺陷区域估计网络模型时,还利用所述验证集检查模型的准确率,监控模型是否发生过拟合,以决定是否停止模型训练;若未发生过拟合,在所述损失函数的值小于所述设定值时停止模型的训练,将所述训练后的像素级缺陷区域估计网络模型确定为所述训练好的像素级缺陷区域估计网络模型;若发生过拟合,调整所述像素级缺陷区域估计网络模型的预设参数,重新执行训练过程及验证过程,直至调整后的像素级缺陷区域估计网络模型未发生过拟合,并将所述调整后的像素级缺陷区域估计网络模型确定为所述训练好的像素级缺陷区域估计网络模型。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述网络模型的损失函数为多任务总损失函数loss,定义为loss=loss1+loss2+loss3;其中,loss1为所述区域候选网络的损失函数,且为平滑L1损失函数;loss2为所述缺陷分类检测器的损失函数,且为二分类交叉熵损失函数;loss3为所述缺陷区域像素级估计网络的损失函数,且为二分类交叉熵损失函数。6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取多个具有缺陷的轮胎X光图像并进行2CN110660049A权利要求书2/2页归一化处理,对归一化处理后的图像进行标注,标注出缺陷类型和缺陷边界,具体包括:获取多个具有缺陷的轮胎X光图像,对图