CN112381794A - 一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，本发明涉及缺陷检测技术中，印刷品微小缺陷准确检测的问题。近年来，深度学习被广泛用于缺陷检测。虽然目前的方法在简单背景下的缺陷检测任务上取得了进展，但对于细微缺陷还是无法准确检测。针对这一问题，本发明提出了一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法。首先，加入上采样模块，减少上采样中的损失。其次，提出一种自注意力机制，从而使得网络可以生成结构性更为复杂和细节更为准确的图像。最后，拟合生成器生成图像的噪声分布，去除噪声，获得缺陷图像。在保证准确率的基础上，提高了检测精度。本发明应用于无监督的印刷微小缺陷检测。
Description
技术领域
本发明涉及印刷品微小缺陷检测
背景技术
随着生活水平的提高，人们对于印刷品的外观质量也有了更高的要求。中国拥有巨大的印刷市场，印刷检测也成为了学术界的研究热点。传统的人工检测，不仅费时费力，而且不同质检员有不同的检测标准，同时还伴随着疲劳而导致的误检漏检。这种方式在追求质量与效率的当下逐渐被冷落，开始被自动化的机器视觉检测所替代。自动化检测可以实现24小时同标准同速度的检测，不会有人工疲劳带来的风险，同时极大的节约了人力物力，是当前最为流行的检测方式。机器视觉的主要是通过模板匹配来检测缺陷的。待检图片与模板图像相减获得缺陷的方式，极大程度上受限与图像校准的准确度。如果无法完美校准，则会有边界处的误检缺陷出现。基于深度学习的缺陷检测框架刚好可以弥补这一不足。
深度学习方法可以应对较为复杂的实际检测环境，但监督学习需要利用大量的标记数据集来进行模型训练，而且能够检测出的缺陷也仅限于训练中的缺陷类型，对于没有训练到的缺陷是无法检测到的。使用正样本训练的无监督学习，可以得到待检图像对应的无缺陷图像，利用无缺陷图像与待检图像做差得到结果，对结果再进行优化处理可以实现检测任意缺陷。但目前只对于大面积的印刷缺陷可以准确检测，还无法实现微小缺陷的准确检测。因此本发明提出了一种深度卷积生成网络缺陷检测框架，用于实现印刷品微小缺陷准确检测。
本发明提出的深度卷积生成网络缺陷检测框架，首先加入上采样模块，减少上采样中的损失。其次，提出一种自注意力机制，从而使得网络可以生成结构性更为复杂和细节更为准确的图像。最后，学习生成器生成图像的噪声分布，确定最佳阈值，去除噪声，获得缺陷图。在保证准确率的基础上，提高了检测精度。
发明内容
本发明的目的是为了解决本印刷品微小缺陷准确检测的问题，而提出的一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，包含如下步骤：
S1、制备训练数据集，包含如下步骤：
S11、选取图像：选取50个不同位置的印刷品图像；
S12、制作缺陷图像：选取一半图片，利用随机数确定缺陷的位置与大小、形
状，生成随机缺陷；
S13、裁剪图片：对图片进行裁剪，大小为512x512。
S2、搭建DCGAN网络，为了保留更多细节，减少上采样过程中损失，在解码过程中使用转置卷积和上采样两种方式，然后取两种方式结果的平均值。
S3、为了生成结构性更为复杂和细节更为准确的图像，本发明提出一种自注意力机制：
S31、将输入的特征图阈值分割，获得前景特征图，从而使得目标区域获得更多的注意力；
S32、使用不同的1x1卷积降低特征图的维度，获得特征图A，B；
S33、使用1x1卷积降低前景特征图的维度，获得特征图C；
S34、对特征图A进行转置操作，然后与特征图C相乘，得到的结果通过softmax获得注意力权重图；
S35、注意力权重图与特征图B相乘，获得注意力特征图；
注意力学习结构的输出如下公式计算：
式中，x为输入的特征图，S(x)表示阈值分割操作，G(x),H(x),F(x)为三种1x1卷积操作，T(x)表示转置操作。
S4、训练模型，获得训练成功的生成器。损失函数公式如下：
loss(xi,yi)＝-wi[yilogxi+(1-yi)log(1-xi)] (2)
其中i为训练样本，x为期望的类别概率，y为模型预测的类别概率，w为权重。
S5、缺陷检测，步骤如下：
S51待检图像通过生成器生成无缺陷图像；
S52无缺陷图像与待检图像相减获得差图；
S53去除噪声。因为生成图像与真实图像存在差异，会在差图中产生噪声，影响检测结果；为了拟合噪声分布，同时排除缺陷的干扰，所以选取无缺陷待检图像的差图做拟合数据，学习差图中的噪声分布，然后通过阈值分割去除噪声，获得最终的缺陷图；步骤如下：
S531、统计差图中各个灰度级x的像素个数y；
S532、对x，y拟合曲线，获得噪声分布y＝m(x)；
S533、计算y＝0时的x,也就是噪声消失的x,设为阈值key；
S534、利用阈值分割去除差图中的噪声，获得最终缺陷图。
发明效果
本发明提供了一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，通过引入上采样改进模块，自注意力机制和拟合噪声分布去除噪声的方法，提高了检测精度。首先加入上采样模块，减少上采样中的损失。其次，提出一种自注意力机制，从而使得网络可以生成结构性更为复杂和细节更为准确的图像。最后，拟合生成器生成图像的噪声分布，确定最佳阈值，去除噪声，获得缺陷图像。实验结果表明，本文方法在缺陷检测方面具有较好的表现，相比之前的方法在细小缺陷检测中可以提高检测精度。
附图说明
图1模型结构图示
图2 DCGAN网络模型结构图；
图3自注意力学习机制图；
图4样本直方图；
图5检测对比图
具体实施方法
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
如图1所示本文提供的一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，包含模型训练和直方图灰度统计：
所述模型训练包含步骤：
S1、制备训练数据集；
S2、搭建DCGAN网络，加入上采样模块，如图2所示；
S3、搭建自注意力结构，如图3所示；
S4、训练模型，获得生成器；
S5、缺陷检测；
本发明使用不同位置的图片切片后，选取一半数据生成随机缺陷，通过训练DCGAN网络，获得可以生成无缺陷图像的生成器；在网络的上采样过程中，加入上采样模块，减少上采样损失；然后引入自注意力机制，生成结构更为复杂的图像；通过生成器生成图像与原始图像相减，获得差图；通过无缺陷图像的差图拟合噪声分布，通过阈值分割去除噪声，获得最终的缺陷图。
下面对本发明实施例进行详细的说明：
S1、制备训练数据集，包含如下步骤：
S11、选取图像：选取50个不同位置的印刷品图像；
S12、制作缺陷图像：利用随机数确定缺陷的位置与大小，形状，生成随机缺陷；
S13、裁剪图片：对图片进行裁剪，大小为512x512。
S2、搭建DCGAN网络，为了保留更多细节，减少上采样过程中损失，在解码过程中使用转置卷积和上采样两种方式，然后取两种方式结果的平均值。
S3、为了生成结构性更为复杂和细节更为准确的图像，本发明提出一种自注意力学习机制：
S31、将输入的特征图阈值分割，获得前景特征图，从而使得目标区域获得更
多的注意力；
S32、使用不同的1x1卷积降低特征图的维度，获得特征图A，B；
S33、使用1x1卷积降低前景特征图的维度，获得特征图C；
S34、对特征图A进行转置操作，然后与特征图C相乘，得到的结果通过softmax获得注意力权重图；
S35、注意力权重图与特征图B相乘，获得注意力特征图；
注意力学习结构的输出如下公式计算：
式中，x为输入的特征图，S(x)表示阈值分割操作，G(x),H(x),F(x)为三种1x1卷积操作，T(x)表示转置操作。
S4、训练模型，获得训练成功的生成器。损失函数公式如下：
loss(xi,yi)＝-wi[yilogxi+(1-yi)log(1-xi)] (2)
其中i为训练样本，x为期望的类别概率，y为模型预测的类别概率，w为权重。
S5、缺陷检测，步骤如下：
S51待检图像通过生成器生成无缺陷图像；
S52无缺陷图像与待检图像相减获得差图；
S53去除噪声。因为生成图像与真实图像存在差异，会在差图中产生噪声，影响检测结果；为了拟合噪声分布，同时排除缺陷的干扰，所以选取无缺陷待检图像的差图做拟合数据，学习差图中的噪声分布，然后通过阈值分割去除噪声，获得最终的缺陷图；步骤如下：
S531、统计差图中各个灰度级x的像素个数y，如图4所示；
S532、对x，y拟合曲线，获得噪声分布y＝m(x)；
S533、计算y＝0时的x,也就是噪声消失的x,设为阈值key；
S534、利用阈值分割去除差图中的噪声，获得最终缺陷图，如图5所示。
Claims (4)
1.一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，其特征在于，模型结构和训练方法包含如下步骤：
S1、制备训练数据集；
S2、搭建DCGAN网络，加入上采样模块；
S3、搭建自注意力结构；
S4、训练模型，获得生成器；
S5、缺陷检测。
2.如权利要求1所述的一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，其特征在于，S2搭建DCGAN网络，为了保留更多细节，减少上采样过程中损失；在解码过程中使用转置卷积和上采样两种方式，然后取两种方式结果的平均值。
3.如权利要求1所述的一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，其特征在于，S3为了生成结构性更为复杂和细节更为准确的图像，本发明提出一种自注意力机制：
S31、将输入的特征图阈值分割，获得前景特征图，从而使得目标区域获得更多的注意力；
S32、使用不同的1x1卷积降低特征图的维度，获得特征图A，B；
S33、使用1x1卷积降低前景特征图的维度，获得特征图C；
S34、对特征图A进行转置操作，然后与特征图C相乘，得到的结果通过softmax获得注意力权重图；
S35、注意力权重图与特征图B相乘，获得注意力特征图；
注意力学习结构的输出如下公式计算：
式中，x为输入的特征图，S(x)表示阈值分割操作，G(x),H(x),F(x)为三种1x1卷积操作，T(x)表示转置操作。
4.如权利要求1所述的一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，其特征在于，S5缺陷检测，步骤如下：
S51待检图像通过生成器生成无缺陷图像；
S52无缺陷图像与待检图像相减获得差图；
S53去除噪声。因为生成图像与真实图像存在差异，会在差图中产生噪声，影响检测结果；为了拟合噪声分布，同时排除缺陷的干扰，所以选取无缺陷待检图像的差图做拟合数据，学习差图中的噪声分布，然后通过阈值分割去除噪声，获得最终的缺陷图；步骤如下：
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