[发明专利]一种轮胎X光图像检测识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种轮胎X光图像检测识别方法及系统，检测识别方法包括离线训练步骤和在线检测步骤，离线训练步骤包括：（11）建立训练样本（12）对训练样本中的图像进行缺陷检测，计算出训练样本缺陷信息（13）、将训练样本缺陷信息量化编码为训练样本特征向量（14）、将训练样本特征向量和判级结果训练成判级模型；在线检测步骤包括（21）实时采集待测轮胎X光图像（22）待测轮胎X光图像进行缺陷检测，计算出所有待测轮胎缺陷信息（23）将所有待测轮胎缺陷信息量化编码为待测轮胎特征向量；（24）将所述待测轮胎特征向量与所述判级模型计算。本发明的检测识别方法，避免了人为主观因素，判断更加客观、统一，判断效率及准确率均提高。

主权项

1.一种轮胎 X 光图像检测识别方法，其特征在于，包括离线训练步骤和在线检测步骤，所述离线训练步骤包括以下子步骤 ：(11)、建立训练样本，包含若干轮胎 X 光图像、及其对应的判级结果；（12）、对训练样本中的图像进行缺陷检测，计算出训练样本缺陷信息；（13）、将训练样本缺陷信息量化编码为训练样本特征向量，形成 n 维向量，所述参数 n分别表示 n 类缺陷 ；（14）、以训练样本中图像的判级结果作为样本标签，将所述训练样本特征向量训练成判级模型 ；所述在线检测步骤包括以下子步骤 ：（21）、实时采集待测轮胎X光图像；（22）、将所述待测轮胎X光图像进行缺陷检测，计算出待测轮胎缺陷信息；（23）、将待测轮胎缺陷信息量化编码为待测轮胎特征向量，形成n维向量 ；（24）、将所述待测轮胎特征向量与所述判级模型计算，得出判断结果；还包括对所述判级模型进行更新的在线学习步骤；所述在线学习步骤包括以下子步骤 ：（41）、抽样所述在线检测步骤的轮胎 X 光图像、及其对应的由所述判级模型计算出的判断结果 J1，作为抽检样本、及样本标签 ；（42）、对上述轮胎 X 光图像进行再次判断，得出判断结果 J2 ；（43）、将 J1 与 J2 进行比较，若 J1 与 J2 存在差异，将 J2 作为该抽检样本的样本标签存入训练样本，实现对所述判级模型的更新。