Automatisierte Reifendefekterkennung durch Kombination klassischer Merkmalsextraktion und moderner Lernverfahren

Eine robuste Methode zur automatisierten Erkennung von Reifendefekten in Röntgenbildern, die traditionelle Merkmalsextraktionsverfahren wie LBP, GLCM, Fourier- und Wavelet-Merkmale mit fortschrittlichen Maschinenlernmethoden kombiniert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Defekterkennung zu verbessern.