CN110991540A - 一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，所述方法包括：解耦网络通道相关性与网络空间相关性；基于深度可分离卷积，完成下采样，减少模型计算量；基于组卷积通道互连，引入线性修正，减少模型参数量；深度可分离卷积与组卷积通道互连交替连接，完成图像分类，实现机箱装配质量快速检测。本发明解耦网络通道与网络空间相关性，解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，基于深度可分离卷积和组卷积通道互连，完成下采样和引入线性修正，减少模型计算量、参数量，有助于在机箱装配质量快速检测中应用。

Description

一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法
技术领域
本发明涉及装配质量检测领域，尤其涉及一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法。
背景技术
视觉检测技术因可提高生产效率、实现机器代人、促进装配产业升级而得到广泛应用。传统人工检查机箱装配质量方式难以满足大批量生产要求。机箱装配质量的优劣直接影响产品的使用，高效检测生产线上的机箱装配质量十分必要。基于经典图像分类算法在复杂场景中难以达到好效果，卷积神经网络逐层提取图像特征，根据多特征统计数据再通过分类器实现图像分类，具有提取特征多样、分类准确率高等特点，然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型难以满足产线快速检测要求。
近年来，深度网络已在视觉检测任务上应用与发展，卷积神经网络在各行业特别是制造产品质量检测中得到应用并取得较好的成效。可以看出，卷积神经网络是检测识别领域的趋势，若能解决模型效率问题，即解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，将有助于卷积神经网络在机箱装配质量实现快速检测。
发明内容
为解决上述存在的问题与缺陷，本发明提供一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，通过解耦网络通道与网络空间相关性，解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，基于深度可分离卷积和组卷积通道互连，完成下采样和引入线性修正，减少模型计算量、参数量，有助于在机箱装配质量快速检测中应用。
本发明的目的通过以下的技术方案来实现：
一种面向机箱装配质量检测的图像多特征提取与分类方法，该方法包括：
A解耦网络通道相关性与网络空间相关性；
B基于深度可分离卷积，引入逐点卷积完成下采样，减少模型计算量；
C基于组卷积通道互连，引入线性修正，减少模型参数量；
D深度可分离卷积与组卷积通道互连交替连接，完成图像分类，实现机箱装配质量快速检测。
本发明有益效果是：
通过解耦网络通道与网络空间相关性，解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，基于深度可分离卷积和组卷积通道互连，完成下采样和引入线性修正，减少模型计算量、参数量，有助于在机箱装配质量快速检测中应用。
附图说明
图1是面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法流程框图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述。
本发明是面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤10、解耦网络通道相关性与网络空间相关性：
机箱装配质量快速检测的轻量化分类模型解耦网络通道相关性SChannel与网络空间相关性SS，其中通道参数量为：
SChannel＝SF×SK
式中，SF、SK分别表示特征图参数量、卷积核参数量；空间占用量为：
SS＝Cout×(Cin×SK)
式中，C通道数。
步骤20、基于深度可分离卷积，引入逐点卷积完成下采样，减少模型参数量：
基于深度可分离卷积，网络通道参数量为：
SChannel＝(Hout×Wout)×(Cin×Kh×Kw)
式中，H、W、K分别表示特征图高度、特征图宽度、卷积核。
引入逐点卷积完成下采样，减少参数量为：
Figure BDA0002308351030000031
步骤30、基于组卷积通道互连，引入线性修正，降低模型计算量：
基于组卷积通道互连，交换部分通道实现交换信息，使得各个组的信息更丰富，从而能够提取到更多特征，解决深度可分离卷积造成的信息缺失问题。
基于组卷积通道互连提高信息流通与信息表达能力，引入线性修正，减低模型计算量，模型计算量为：。
Figure BDA0002308351030000033
式中，β表示线性修正函数，具体形式为：
Figure BDA0002308351030000032
式中，λ表示学习变量。
步骤40、深度可分离卷积与组卷积通道互连交替连接，完成图像分类，实现机箱装配质量快速检测：
步骤20深度可分离卷积与步骤30组卷积通道互连交替连接，在减少参数量、降低计算量的同时丰富特征信息完成图像分类，本实例卷积模块按步骤20与步骤30交替连接，共50层卷积层，后接7×7平均池化层，再接全连接层，经过分类器输出的结果，最终实现机箱装配质量快速检测。
上述方式通过解耦网络通道与网络空间相关性，解决卷积神经网络多层卷积带来的参数量多、计算量大等问题，基于深度可分离卷积和组卷积通道互连，完成下采样和引入线性修正，减少模型计算量、参数量，有助于在机箱装配质量快速检测中应用。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (7)

1.一种面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：
A解耦网络通道相关性与网络空间相关性；
B基于深度可分离卷积，引入逐点卷积完成下采样，减少模型参数量；
C基于组卷积通道互连，引入线性修正，降低模型计算量；
D深度可分离卷积与组卷积通道互连交替连接，完成图像分类，实现机箱装配质量快速检测。
2.如权利要求1所述的面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，其特征在于，所述步骤A中，机箱装配质量快速检测的轻量化分类模型解耦网络通道相关性SChannel与网络空间相关性SS，其中通道参数量为：
SChannel＝SF×SK
式中，SF、SK分别表示特征图参数量、卷积核参数量；空间占用量为：
SS＝Cout×(Cin×SK)
式中，C通道数。
3.如权利要求1所述的面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，其特征在于，所述步骤B中，基于深度可分离卷积，网络通道参数量为：
SChannel＝(Hout×Wout)×(Cin×Kh×Kw)
式中，H、W、K分别表示特征图高度、特征图宽度、卷积核。
4.如权利要求1所述的面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，其特征在于，所述步骤B中，引入逐点卷积完成下采样，减少参数量为：
Figure FDA0002308351020000011
5.如权利要求1所述的面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，其特征在于，所述步骤C中，基于组卷积通道互连，交换部分通道实现交换信息，使得各个组的信息更丰富，从而能够提取到更多特征，解决深度可分离卷积造成的信息缺失问题。
6.如权利要求1所述的面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，其特征在于，所述步骤C中，基于组卷积通道互连提高信息流通与信息表达能力，引入线性修正，减低模型计算量，模型计算量为：
Figure FDA0002308351020000021
式中，β表示线性修正函数，具体形式为：
Figure FDA0002308351020000022
式中，λ表示学习变量。
7.如权利要求1所述的面向机箱装配质量快速检测的轻量化图像分类方法，其特征在于，所述步骤D中，步骤B深度分离卷积与步骤C组卷积通道互连交替连接，在减少参数量、降低计算量的同时丰富特征信息完成图像分类，最终实现机箱装配质量快速检测。
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