CN111028210B - 一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法 - Google Patents

一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于稀疏自动编码器的深度神经网络玻璃管端面缺陷检测方法，属于玻璃管端面缺陷检测技术领域。首先，进行直方图均衡化，即利用非线性拉伸将图像中像素个数多的灰度级进行展宽并对像素个数少的灰度级进行缩减，使图像变得清晰，且灰度细节丰富，防止图像中玻璃管端面过暗或过亮。然后，对待测玻璃管端面图像进行深度特征提取，用于模型训练。最终，利用训练好的模型识别玻璃管缺陷。

Description

一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，属于玻璃管端面缺陷检测技术领域。
背景技术
玻璃制品已经被应用于各个领域，工业生产对玻璃制品的质量有着严格的要求。由于技术和客观因素的影响，玻璃管端面容易出现破损，导致残次品的出现。传统的人工玻璃管缺陷检测方法较难保证检测的准确性与稳定性。有研究表明，人眼仅能够识别高于0.5mm2的玻璃缺陷，并且人眼识别的准确率容易受到主观影响。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法。
本发明的技术解决方案是：
一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，该方法所检测的玻璃管内径不大于0.5mm，外径不大于2mm；
该方法的步骤包括：
(1)使用工业相机对待检测的玻璃管端面进行拍照，得到端面照片；
(2)对步骤(1)得到的端面照片进行直方图均衡化，得到直方图均衡化后的端面照片，该直方图均衡化后的端面照片的数据类型为双精度浮点型，即得到双精度浮点型端面照片；
(3)将步骤(2)得到的双精度浮点型端面照片转换为单精度浮点型，即得到单精度浮点型端面照片，单精度浮点型端面照片用矩阵X表示，矩阵X大小为N×B，N＝m×n，N为步骤(1)得到的端面照片中像元的个数，B为3个波段数，m为所使用的工业相机的行分辨率，n为所使用的工业相机的列分辨率；
(4)利用深度神经网络对矩阵X进行特征提取，具体步骤为：
a，建立稀疏自动编码器的学习过程如下：
其中，Y为学习值，Y的初值为Y0，Z为学习值，Z的初值为Z0，Wy、Wz、by和bz均为高斯分布函数，Wy和by为初始值时得到Y0，Wz和bz为初始值时得到Z0；
b，通过梯度下降法求解Wy、Wz、by、bz，求解过程如下：
其中，η为梯度下降步长；
c，对式(3)中的进行稀疏化，得到/>的稀疏值/>为：
对式(4)中的进行稀疏化，得到/>的稀疏值为：
其中，为p与/>的距离，p为常数，一般为0.5，j＝1,2，/>表示玻璃管端面无缺陷时的距离常数，/>表示玻璃管端面有缺陷的距离常数；
通过式(5)和式(6)得到稀疏化后的Wy、Wz、by、bz；
d，根据式(7)得到玻璃管端面的缺陷类别；
其中，Wz1为玻璃管端面无缺陷时Wz的初始值，bz1为玻璃管端面无缺陷时bz的初始值，Z1为玻璃管端面无缺陷时Z的初始值，Wz2为玻璃管端面有缺陷时Wz的初始值，bz2为玻璃管端面有缺陷时bz的初始值，Z2为玻璃管端面有缺陷时Z的初始值；
利用柔性最大值方法将Pj转换为P1或P2，从而得到玻璃管端面的缺陷类别为有缺陷或无缺陷。
有益效果
(1)本发明的方法中的直方图均衡化可以自动增强图像的整体对比度，防止图像中玻璃管端面过暗或过亮。直方图均衡化通过非线性拉伸将图像中像素个数多的灰度级进行展宽，对像素个数少的灰度级进行缩减，使图像变得清晰，且灰度细节丰富。进行直方图均衡化，减少由于粉尘、镜头上的脏污、光线影响或设备震动对图像的影响；减少传感器采集的图像中噪声的影响；减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响；
(2)本发明的方法中减少由于粉尘、镜头上的脏污、光线影响或设备震动对图像的影响；减少传感器采集的图像中噪声的影响；减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响。
(3)本发明提供了一种基于稀疏自动编码器的深度神经网络玻璃管端面缺陷检测方法。首先，进行直方图均衡化，即利用非线性拉伸将图像中像素个数多的灰度级进行展宽并对像素个数少的灰度级进行缩减，使图像变得清晰，且灰度细节丰富，防止图像中玻璃管端面过暗或过亮。然后，对待测玻璃管端面图像进行深度特征提取，用于模型训练。最终，利用训练好的模型识别玻璃管缺陷。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。
实施例
基于稀疏自动编码器的深度神经网络玻璃管端面缺陷检测方法，该方法所检测的玻璃管内径为0.3mm，外径为0.5mm；
该方法的步骤包括：
(1)使用工业相机对待检测的玻璃管端面进行拍照，得到端面照片；
(2)对步骤(1)得到的端面照片进行直方图均衡化，得到直方图均衡化后的端面照片，该直方图均衡化后的端面照片的数据类型为双精度浮点型，即得到双精度浮点型端面照片；
(3)将步骤(2)得到的双精度浮点型端面照片转换为单精度浮点型，即得到单精度浮点型端面照片，单精度浮点型端面照片用矩阵X表示，矩阵X大小为N×B，N＝m×n，N为步骤(1)得到的端面照片中像元的个数，B为3个波段数，m为所使用的工业相机的行分辨率，n为所使用的工业相机的列分辨率；
(4)利用深度神经网络对矩阵X进行特征提取，具体步骤为：
a，建立稀疏自动编码器的学习过程如下：
其中，Y为学习值，Y的初值为Y0，Z为学习值，Z的初值为Z0，Wy、Wz、by和bz均为高斯分布函数，Wy和by为初始值时得到Y0，Wz和bz为初始值时得到Z0；
b，通过梯度下降法求解Wy、Wz、by、bz，求解过程如下：
其中，η为梯度下降步长；
c，对式(3)中的进行稀疏化，得到/>的稀疏值/>为：
对式(4)中的进行稀疏化，得到/>的稀疏值为：
其中，为p与/>的距离，p为常数，一般为0.5，j＝1,2，/>表示玻璃管端面无缺陷时的距离常数，/>表示玻璃管端面有缺陷的距离常数；
通过式(5)和式(6)得到稀疏化后的Wy、Wz、by、bz；
d，根据式(7)得到玻璃管端面的缺陷类别；
其中，Wz1为玻璃管端面无缺陷时Wz的初始值，bz1为玻璃管端面无缺陷时bz的初始值，Z1为玻璃管端面无缺陷时Z的初始值，Wz2为玻璃管端面有缺陷时Wz的初始值，bz2为玻璃管端面有缺陷时bz的初始值，Z2为玻璃管端面有缺陷时Z的初始值；
利用柔性最大值方法将Pj转换为P1或P2，从而得到玻璃管端面的缺陷类别为有缺陷或无缺陷。

Claims (10)

1.一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于该方法的步骤包括：
(1)使用工业相机对待检测的玻璃管端面进行拍照，得到端面照片；
(2)对步骤(1)得到的端面照片进行直方图均衡化，得到直方图均衡化后的端面照片，该直方图均衡化后的端面照片的数据类型为双精度浮点型，即得到双精度浮点型端面照片；
(3)将步骤(2)得到的双精度浮点型端面照片转换为单精度浮点型，即得到单精度浮点型端面照片，单精度浮点型端面照片用矩阵X表示，矩阵X大小为N×B，N＝m×n，N为步骤(1)得到的端面照片中像元的个数，B为波段数，m为所使用的工业相机的行分辨率，n为所使用的工业相机的列分辨率；
(4)利用深度神经网络对矩阵X进行特征提取，得到玻璃管端面的缺陷类别，具体步骤为：
a，建立稀疏自动编码器的学习过程如下：
其中，Y为学习值，Y的初值为Y0，Z为学习值，Z的初值为Z0，Wy、Wz、by和bz均为高斯分布函数，Wy和by为初始值时得到Y0，Wz和bz为初始值时得到Z0；
b，通过梯度下降法求解Wy、Wz、by、bz，求解过程如下：
Wz＝Wy T
by＝bz T
其中，η为梯度下降步长；
c，对式(3)中的进行稀疏化，得到/>的稀疏值为：
对式(4)中的进行稀疏化，得到/>的稀疏值为：
其中，为p与/>的距离，p为常数，j＝1,2，/>表示玻璃管端面无缺陷时的距离常数，/>表示玻璃管端面有缺陷的距离常数；
通过式(5)和式(6)得到稀疏化后的Wy、Wz、by、bz；
d，根据式(7)得到玻璃管端面的缺陷类别；
其中，Wz1为玻璃管端面无缺陷时Wz的习得值，bz1为玻璃管端面无缺陷时bz的习得值，Z1为玻璃管端面无缺陷时Z的习得值，Wz2为玻璃管端面有缺陷时Wz的习得值，bz2为玻璃管端面有缺陷时bz的习得值，Z2为玻璃管端面有缺陷时Z的习得值；
利用柔性最大值方法将Pj转换为P1或P2，从而得到玻璃管端面的缺陷类别为有缺陷或无缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：玻璃管内径不大于0.5mm。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：玻璃管外径不大于2mm。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：η为1-5。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：η为4。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：工业相机的行分辨率为800。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：工业相机的列分辨率为600。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：波段数为3。
9.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：p为0.5。
10.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的玻璃管端面缺陷检测方法，其特征在于：为一常数。
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