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抽象的视觉检查有缺陷的轮胎后期生产对于人体安全至关重要，因为故障轮胎会导致爆炸，事故和生命损失。随着技术的进步，转移学习（TL）在许多计算机视觉应用中起着影响的作用，包括轮胎缺陷检测问题。但是，自动轮胎缺陷检测很难有两个原因。首先是复杂的各向异性多纹理橡胶层的存在。第二，没有用于缺陷检测的标准轮胎X射线图像数据集。在这项研究中，使用来自全球轮胎公司的新数据集提出了基于TL的轮胎缺陷检测模型。首先，我们收集并标记了数据集，该数据集由3366个X射线图像和20,000张合格轮胎的图像组成。尽管数据集涵盖了15种由不同的设计模式引起的缺陷，但我们的主要重点是二进制分类以检测缺陷的存在或不存在。该具有挑战性的数据集分别分别为70％，15％和15％的培训，验证和测试。然后，对提出的数据集进行了调整，训练和测试的九个常见的预训练模型。这些模型是Xception，InceptionV3，VGG16，VGG19，Resnet50，resnet152v2，densenet121，InceptionResnetv2和MobilenetV2。结果表明，精细的VGG19，Densenet21和InceptionNet模型获得了与文献的兼容结果。此外，在召回，精度，准确性和F1分数方面，Xception模型优于比较的TL模型和文献方法。此外，它在测试数据集73.7、88、80.2和94.75％的召回，精度，F1分数和准确性的94.75％以及验证数据集73.3、90.24、80.9和95％的召回召回，精度，F1分数和精度分别实现。
基于转移学习技术的端到端轮胎缺陷检测模型
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