技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于圖像識別和檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輪胎X光病疵檢測方法。本發(fā)明檢測方法包括圖片預處理、數(shù)據(jù)清洗、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的設計和訓練、參數(shù)調(diào)節(jié)、輸入圖片預處理、模型訓練和模型測試。本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行輪胎X光圖像分類，與傳統(tǒng)方法相比優(yōu)勢如下：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在進行訓練的時候會自動學習圖片特征，避免了需要人工選擇特征的缺點，降低偶然性錯誤發(fā)生，檢測結(jié)果可靠性高，能精確檢測輪胎病疵。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用在圖片分類的突出特點是在訓練模型的時候需要耗費大量的時間，但是在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型時只需花費很短的時間，節(jié)省成本，便于廣泛推廣。

技術(shù)研發(fā)人員：沈勤;李瑩;楊穎;范彬彬;侯書文;高建偉;李全勝
受保護的技術(shù)使用者：杭州盈格信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2017.07.17
技術(shù)公布日：2017.11.03