基于深度学习的轮胎缺陷检测算法  

作　　者：李明达[1] 姜静[1] LI Ming-da;JIANG Jing

机构地区：[1]沈阳理工大学,辽宁沈阳110117

出　　处：《信息技术与信息化》2021年第2期52-53,共2页Information Technology and Informatization

摘　　要：针对轮胎缺陷目标检测问题中,由于轮胎自身固有的结构性底纹,背景底纹与缺陷纹理容易产生混叠难以辨别,本文提出一种基于Faster-rcnn的轮胎缺陷检测算法。通过引入ROI Align池化,准确地对轮胎缺陷进行定位与分类,实验结果表明轮胎缺陷识别的严判率、漏识率与准确率有显著改善。

关 键 词：目标检测 Faster-rcnn ROI-Align池化 轮胎缺陷检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TQ336.1[化学工程—橡胶工业]