【摘 要】
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轮胎质量对于保障汽车行驶的稳定性起着至关重要的作用,对轮胎在出厂前进行快速准确的缺陷检测有着重要的意义。使用传统的图像识别方法难以判断缺陷的存在,容易出现误检与漏检的现象。针对上述问题,本文提出基于深度学习的多模型融合图像智能检测方法,具体工作内容如下:（1）通过对从轮胎制造厂获取的轮胎X光射线缺陷图片进行降噪处理,使用实验室自主研发的标定软件标注图片,并自制了Pascal VOC2007格式轮胎
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轮胎质量对于保障汽车行驶的稳定性起着至关重要的作用,对轮胎在出厂前进行快速准确的缺陷检测有着重要的意义。使用传统的图像识别方法难以判断缺陷的存在,容易出现误检与漏检的现象。针对上述问题,本文提出基于深度学习的多模型融合图像智能检测方法,具体工作内容如下:（1）通过对从轮胎制造厂获取的轮胎X光射线缺陷图片进行降噪处理,使用实验室自主研发的标定软件标注图片,并自制了Pascal VOC2007格式轮胎缺陷数据集,为轮胎缺陷检测精确度的提高提供了可靠的数据基础。（2）通过针对国内外在轮胎缺陷检测领域中存在的难点分析,在经过对现有算法的检测精度对比分析选定Faster-RCNN算法,并且分析原Faster-RCNN算法在轮胎缺陷检测问题中存在的不足,对原算法做出改进。特征提取网络选用改进后的Resnet101提取轮胎缺陷图像特征,采用ROI Align池化方法将RPN网络生成的候选框坐标映射到特征图上,避免了ROI Pooling方法的两次量化过程所带来的检测误差。（3）本文在Faster-RCNN算法改进中引入空间注意力机制,并且选取SE-Block作为通道注意力模块。并且将SE-Block原始的两层FC层的Bottleneck结构更换为1×1卷积从而减少参数量。通过attention机制的引入让神经网络在应用过程中能够完成对于某些特征通道的重点关注。（4）通过分析现有的单个模型对于轮胎缺陷的检测结果发现其检测精度在上升到一定程度之后会达到一个瓶颈,而且无法兼顾稳定性和精确度。因而在本文通过将Res Net与Densenet完成模型融合,构建成RSDC-Net（resnet and densenet converged network）网络模型来完成轮胎缺陷图像检测,提高了网络的泛化、感知能力,增强了特征提取能力,而且将该网络应用于深度学习的可解释性研究中,实现了深度学习的可视化。（5）在应用融合后的模型进行可解释性实验的过程中产生了大量的神经元,为了对神经元进行良好的处理从而更好的完成对于深度学习可解释性的研究,本文设计出双卷积门限循环神经网络作为网络模型来完成神经元的分类研究,该网络模型在与四种模型的对比实验中表现最佳。
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