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随着汽车工业的不断发展，轮胎制造行业对产品质量和生产效率提出了更高

的要求。在轮胎的压延工艺中，钢丝通过惯性拉动压延机叶轮旋转，通过观察叶

轮是否转动，可以直观的判断当前产线是否存在钢丝断裂情况，从而有效避免因

钢丝断裂而造成轮胎强度不足的安全隐患。传统的叶轮状态检测主要依靠人工巡

检，这种方法效率低下而且实时性差，难以满足智能化制造的发展需求。近年来，

深度学习虽然为工业设备状态的自动化检测提供了新思路，但是将现有的模型应

用在叶轮视觉检测上普遍存在参数规模较大、部署成本较高以及检测能力较