深度学习轮胎缺胶缺陷检测
时间: 2023-10-05 18:07:04 浏览: 49
深度学习在轮胎缺胶缺陷检测方面有着广泛的应用。一般来说,可以使用卷积神经网络(CNN)来训练模型,该模型可以从轮胎的图像中识别出缺胶缺陷。
具体来说,可以使用轮廓分析算法对轮胎图像进行预处理,将轮胎的边缘和轮廓提取出来,然后将这些数据输入到CNN中进行训练。在训练过程中,可以使用正常轮胎和带有缺陷的轮胎图像进行训练,以便让模型能够学习如何识别不同的缺陷类型。
一旦训练完成,就可以将模型应用于实际的轮胎图像中,并且模型可以自动检测出轮胎中的缺陷,从而提高检测效率和准确性。这种方法可以应用于工业生产线上的轮胎制造过程中,以便及时发现和解决缺陷问题。