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（1）轮胎缺陷图像数据集构建与检测难点分析

轮胎作为汽车与地面直接接触的唯一介质，其质量状况直接关系到行车安全和驾乘人员的生命财产安全，因此轮胎缺陷检测在轮胎生产过程中具有举足轻重的地位。随着工业4.0时代的到来和我国"中国制造2025"战略的深入推进，轮胎缺陷检测的自动化、智能化和数字化发展已成为行业转型升级的必然要求。然而，目前我国大多数中小型轮胎制造企业仍然采用人工目视的传统检测方式，这种方式不仅劳动强度大、工作环境恶劣，而且容易因检测人员疲劳或经验不足而出现漏检和误判，难以保证检测的一致性和可靠性。部分企业虽然引进了国外先进的检测设备，但由于不同厂家生产的轮胎型号规格差异较大，加之跨地区技术交流和售后服务存在诸多不便，这些进口设备往往难以充分发挥其应有的作用。针对上述问题，本研究致力于开发基于深度学习的轮胎缺陷智能无损检测技术，重点研究轮胎胎冠激光散斑图像的气泡检测和轮胎X射线图像的多类型缺陷检测。在研究工作开展之初，本研究首先针对两种不同类型的轮胎缺陷检测场景分别建立了专门的图像数据集，这些数据集涵盖了实际生产中常见的各类缺陷样本，并经过专业技术人员的标注和审核，为后续深度学习模型的训练和验证奠定了坚实的数据基础。通过对采集到的图像数据进行深入分析，本研究识别出了两种检测场景各自面临的技术难点：轮胎胎冠激光散斑图像中的气泡缺陷呈现出目标尺寸小、目标与背景对比度低以及目标内部存在外观差异等特点，这些特点使得传统的图像处理方法和简单的深度学习模型难以实现准确可靠的检测；轮胎X射线图像中的开根、稀线和气泡等缺陷则表现出目标与背景高度关联的特性，即缺陷的判定需要充分结合周围背景区域的信息才能做出准确的判断，这对检测算法的上下文理解能力提出了较高的要求。这些深入的问题分析为后续针对性的算法设计提供了明确的技术方向和改进思路。

（2）基于跨层次多向特征融合金字塔网络的胎冠激光散斑图像气泡检测算法

轮胎胎冠激光散斑成像技术是一种先进的无损检测手段，通过激光照射轮胎表面并记录产生的散斑图案，可以有效反映轮胎内部的缺陷信息。然而，这种成像方式获得的气泡缺陷图像具有前述的多重检测难点，现有的通用目标检测算法在处理此类图像时往往表现不佳，难以同时保证检测的准确性和完整性。针对这些具体困难，本研究在经典的区域生成网络Faster R-CNN检测框架基础上，创新性地提出了一种跨层次多向特征融合金字塔网络，该网络的设计充分考虑了小目标检测和低对比度目标检测的技术需求。传统的特征金字塔网络采用自顶向下的单向特征融合路径，虽然能够将高层语义信息传递到低层特征图中，但这种单向传递方式难以充分利用不同层次特征之间的互补性，特别是对于小目标检测任务，底层的高分辨率特征中包含的位置和细节信息在向上传递过程中容易丢失。本研究提出的跨层次多向特征融合策略突破了传统单向融合的局限，在网络中同时建立自顶向下、自底向上以及跨越多个层次的横向连接路径，使得不同尺度和不同抽象层次的特征能够进行充分的信息交换和相互增强。这种多向融合机制确保了最终用于检测的特征图既包含丰富的语义信息以准确判断目标类别，又保留了足够的空间细节信息以精确定位目标边界，从而有效应对小目标检测和低对比度目标检测的双重挑战。为了验证所提网络结构的有效性，本研究设计了严格的实验验证方案，包括k折交叉验证实验以评估模型的稳定性和泛化能力，以及消融实验以分析各个创新组件对整体性能的贡献。实验结果表明，本研究提出的跨层次多向特征融合金字塔网络在平均精度指标上取得了显著提升，其中在0.5到0.95交并比范围内的平均精度提高了2.08%，在0.5交并比阈值下的平均精度提高了2.4%，更重要的是显著降低了气泡缺陷的漏检率，证明了该方法在轮胎胎冠激光散斑图像气泡检测任务中的实际应用价值。

（3）基于深度可分离卷积特征金字塔网络的X射线图像缺陷检测与模型部署

轮胎X射线成像技术能够穿透轮胎橡胶材料，清晰地显示轮胎内部的帘线结构和各类缺陷，是轮胎质量检测中不可或缺的重要手段。本研究针对轮胎X射线图像中开根、稀线和气泡三种主要缺陷类型开展了系统的检测算法研究。在研究过程中，本研究发现轮胎X射线图像缺陷检测与常规的目标检测任务存在显著差异，最突出的特点是缺陷目标与其周围背景之间存在高度的关联性，缺陷的正确判定不能仅依赖于缺陷区域本身的外观特征，而必须充分考虑周围帘线结构和胶料分布等背景信息。基于这一重要发现，本研究首先设计了系统的对比实验，对当前主流的目标检测架构和骨干网络在轮胎X射线缺陷检测任务上的表现进行了全面的评估和筛选，确定了最适合该应用场景的基础模型配置。在此基础上，本研究对模型的颈部网络进行了重新设计，提出了一种基于深度可分离卷积的特征金字塔网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，在大幅减少计算量和参数量的同时，能够保持与标准卷积相当甚至更优的特征提取能力。本研究将这一高效卷积结构引入特征金字塔网络的设计中，通过精心的网络架构调整，实现了模型轻量化与检测性能之间的良好平衡。实验结果表明，改进后的网络模型在0.5交并比阈值下的平均精度提高了1.86%，同时参数量减少了2.3百万个，降低幅度达5.1%，计算量减少了49.09吉浮点运算，降低幅度达23.5%，模型文件大小减少了26兆字节，降低幅度达5.03%。这些指标的全面改善使得该模型更加适合实际工业场景中的部署应用。本研究还对开发的检测模型进行了工程部署研究，对比分析了不同量化方式下模型的推理速度和检测精度，为实际应用场景中的模型选择提供了参考依据。

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