基于改进YOLO-v5模型的子午线轮胎X光图像病疵自动检测方法

由山东科技大学申请的专利（公布号 CN 115690029A，公布日期 2023-02-03）“基于改进YOLO-v5模型的子午线轮胎X光图像病疵自动检测方法”，公开了一种基于改进YOLO-v5模型的子午线轮胎X光图像病疵自动检测方法，包括如下步骤：（1）采集子午线轮胎X光图像进行分割处理，统一分辨率，制作模型训练样本数据；（2）针对X光机不稳定造成的图像条状、块状缺失，从而影响检测效果的问题，进行图像复原处理；（3）设计改进YOLO-v5模型，包括增加第4个检测层、增加注意力模块，以及改进损失函数；（4）采用子午线轮胎病疵数据进行模型训练；（5）利用训练完成的模型进行实际应用场景的轮胎病疵检测。本发明是一种自动检测方法，基于改进模型能够自动识别多种病疵，针对不同病疵进行检测分类，检测效率和准确率较高。