【摘 要】
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汽车在道路上行驶的过程中,轮胎的质量对于保障交通安全有着至关重要的作用,因此在轮胎出厂之前需要对轮胎的质量进行严格的检测。目前国内汽车广泛使用的轮胎为子午线轮胎,应用的轮胎缺陷检测方法为基于X射线成像的轮胎缺陷检测技术。在众多基于不同理论的子午线轮胎缺陷检测算法中存在一个共同的问题,即对于子午线轮胎钢丝结构为单层分布的胎侧部分检测效果较好,而对于钢丝结构为多层叠加分布的带束层部分检测效果较差。这种
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汽车在道路上行驶的过程中,轮胎的质量对于保障交通安全有着至关重要的作用,因此在轮胎出厂之前需要对轮胎的质量进行严格的检测。目前国内汽车广泛使用的轮胎为子午线轮胎,应用的轮胎缺陷检测方法为基于X射线成像的轮胎缺陷检测技术。在众多基于不同理论的子午线轮胎缺陷检测算法中存在一个共同的问题,即对于子午线轮胎钢丝结构为单层分布的胎侧部分检测效果较好,而对于钢丝结构为多层叠加分布的带束层部分检测效果较差。这种情况出现的原因在于轮胎带束层部分的材料厚度及密度均大于胎侧部分且钢丝结构更为复杂。针对上述轮胎缺陷检测中存在的问题,本文使用基于深度学习的算法对轮胎带束层X光图像进行三维重建,具体工作内容如下:（1）对轮胎缺陷检测技术、带束层缺陷检测技术以及三维重建的国内外研究现状进行概述,从传统算法到近年来基于深度学习的算法两方面对算法模型进行介绍。结合轮胎带束层缺陷检测以及一般三维重建算法的特点,引入基于无监督学习的轮胎带束层X光图三维重建的算法。（2）对从各轮胎厂采集的轮胎X光图片选取适合带束层区域三维重建的图片进行降噪处理,根据带束层区域钢丝的结构分为横向钢丝以及斜向钢丝两部分,选取合适的区域进行滑动裁剪,用Open CV生成斜线部分钢丝并添加适量的噪声以防止样本的单一性,为带束层三维重建实验提供了数据基础。（3）选取DiscoGAN对自制轮胎数据集进行实验,通过对原网络的结构及理论进行分析,针对本实验数据样本个体特异性比较强的特点,对网络的特征归一化层进行改进,用更适合风格转换的IN层替换BN层,改善了生成图像钢丝结构交叉的现象,提升了模型对于带束层重建的效果。（4）针对改进后的DiscoGAN算法在带束层X光图像三维重建仍然存在的问题,引入特征提取能力更强的的无监督学习模型CycleGAN进行实验,使用对异常值更加敏感的L2范数替换L1范数作为循环一致损失函数;并对循环一致损失系数进行调整以适合带束层X光图像样本纹理性强的特点。通过对不同倾斜程度以及不同清晰度的钢丝X光图像进行对比实验,选取最合适的循环一致损失函数以及系数。引入SSIM作为定量的评价指标来验证对于算法改进的提升效果。改进后的CycleGAN模型可以较好地完成对于各种角度及图片灰度的轮胎带束层X光图的重建工作,结构相似性最大提升0.26。证明选取的方法以及改进是合理且对轮胎带束层X光图像三维重建有良好的效果。
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