【摘 要】
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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
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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。
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