Debido al contacto rodante a largo plazo entre la rueda y el riel, la banda de rodadura del conjunto de ruedas del tren inevitablemente sufrirá diferentes tipos de defectos, como desgaste, grietas y arañazos. La detección efectiva de defectos en la banda de rodadura del conjunto de ruedas puede proporcionar un soporte crítico para la operación y el mantenimiento de los trenes. En este documento, se propone un nuevo método basado en una red de restricción de inferencia local para detectar defectos en la banda de rodadura del conjunto de ruedas, y el objetivo principal es abordar el problema de la insuficiencia de espacios de características causada por muestras pequeñas. Primero, se aplica una red generativa adversaria para generar muestras diversas con consistencia semántica. Se introduce un módulo de mecanismo de atención en la red de extracción de características para aumentar la importancia de las características de los defectos. Luego, se construye una red espinal residual para decisiones de entrada locales para establecer una asociación entre las características de las muestras y los tipos de defectos. Además, se mejora la función de activación de la red para obtener una mayor velocidad de aprendizaje y precisión con menos parámetros. Finalmente, la validez y viabilidad del método propuesto se verifican utilizando datos experimentales.