CN112581472B - 一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法 - Google Patents

一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中，并计算出预测框；S2：根据预测框的置信度，设定置信度的干预阈值；S3：当干预阈值
Figure 571636DEST_PATH_IMAGE001
高于一定阈值
Figure 692039DEST_PATH_IMAGE002
，即
Figure 409459DEST_PATH_IMAGE003
时，不需要人的主观干预，
Figure 70248DEST_PATH_IMAGE004
；当干预阈值
Figure 87882DEST_PATH_IMAGE001
低于一定阈值
Figure 51290DEST_PATH_IMAGE005
，即
Figure 521586DEST_PATH_IMAGE006
时，不需要人的主观干预，
Figure 986065DEST_PATH_IMAGE007
；当
Figure 858206DEST_PATH_IMAGE008
时，需要人的主观干预；S4：对认为干预的样本，重新用于深度卷积神经网络的训练。本发明适合于目标缺陷样本较少的情况下，采用人机交互的方式，一方面提高识别的准确性，另一方面为后续的识别提供更多的训练样本，越来越减轻操作员的负担。

Description

一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法。
背景技术
机器视觉技术已经代替人眼深入到了社会的方方面面，彻底改变了人们的生活环境。机器视觉检测综合了机器视觉和自动化技术，广泛应用于制造行业的产品缺陷检测，例如产品的装配过程检测与定位、产品的包装检测、产品的外观质量检测、物流行业的货物分栋或水果分栋等，机器视觉能够代替人工快速、准确地完成各项工作。常用的视觉的检测方法主要采用基于深度学习的目标检测方法，深度学习方法包括R-CNN、Fast R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD、YOLOv2、YOLOv3等，由于YOLOv3采用金字塔模型，适合于不同分辨率的目标检测，因此本发明采用YOLOv3模型。
发明内容
本发明提出的一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，适合于目标缺陷样本较少的情况下，采用人机交互的方式，一方面提高识别的准确性，另一方面为后续的识别提供更多的训练样本，越来越减轻操作员的负担。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，包括以下步骤：
S1：将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中；
S2：根据预测框的置信度，设定置信度的干预阈值；
S3：当该阈值TC高于一定阈值T1，即Tc＞T1时，不需要人的主观干预，T1＝0.8；当该阈值TC低于一定阈值T3，即Tc＜T3时，不需要人的主观干预，T3＝0.3；当T3≤Tc≤T1时，需要人的主观干预；当干预时间Tt超过一定阈值Tt1，即Tt＞Tt1时，自动进入下一次处理；
S4：对认为干预的样本，重新用于深度卷积神经网络的训练；
所述步骤S1中将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中的具体步骤为：
S11：YOLOv3将输入图像缩放至416×416，将图像划分为S×S个网格；每一网格负责预测目标中心落入该网格的目标，并计算出3个预测框；每一预测框对应5+C个值，C表示数据集中的类别总数，5代表预测边界框的属性信息：中心点坐标(x,y)、框的宽高尺寸(w,h)和置信度；
S12：网格预测的类别置信度得分中引入纹理信息为：
Figure GDA0003730061580000021
其中Pr(classi|object)为物体属于某一类的概率；Pr(object)为若有目标中心落入该网格，则Pr(object)＝1，否则Pr(object)＝0；
Figure GDA0003730061580000022
为预测边界框与真实框的交并比，Texture为纹理信息；
S13：使用非极大值抑制算法筛选出置信得分高的预测框，即为检测框。
优选的，所述步骤S3中采用不同方框标注不同类型的数据，需要人干预的数据采用深色方框，不需要人干预的数据采用浅色方框，对于Tt＞Tt1的数据按照不同的文件夹进行分类。
优选的，所述步骤S4中对认为干预的样本按照图像和干预目标坐标统一保存，重新用于深度卷积神经网络的训练。
优选的，所述步骤S3及步骤S4中新增加的数据直接放入原本训练好的网络模型中训练，无需重新训练已有的数据。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：本发明适合于目标缺陷样本较少的情况下，采用人机交互的方式，一方面由于缺陷部分的特征较为明显，因此引入图像纹理信息作为的YOLO V3的类别置信度，使得当目标原有的检测概率很低时，也可以把检测概率提升上去，提高目标表面缺陷检测的识别准确性；另一方面面向人机交互的目标检测，针对样本数量较少的情况，采用人机交互的方式，把觉得可以的数据放入训练样本中再次训练，获得更优的模型，也为后续的识别提供更多的训练样本，越来越减轻操作员的负担。
附图说明
图1为本发明实施例1、实施例2的总体流程图；
图2为正常表面图；
图3为裂纹表面缺陷图；
图4为螺钉腐蚀表面缺陷图；
图5为意外损害表面缺陷图；
图6为本发明实施例2面向人机交互的目标表面缺陷检测界面图。
图7为本发明实施例1、实施例2的人机交互下目标缺陷检测的精度变化曲线图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1：
参照图1-5及图7，一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，包括以下步骤：
S1：将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中；
由于目标缺陷部分的特征较为明显，因此引入图像纹理信息作为的YOLO V3的类别置信度，即使当目标原有的检测概率很低时，也可以把检测概率提升上去。
S2：根据预测框的置信度，设定置信度的干预阈值。
S3：当该阈值TC高于一定阈值T1，即Tc＞T1时，不需要人的主观干预，T1＝0.8；当该阈值TC低于一定阈值T3，即Tc＜T3时，不需要人的主观干预，T3＝0.3；当T3≤Tc≤T1时，需要人的主观干预；当干预时间Tt超过一定阈值Tt1，即Tt＞Tt1时，自动进入下一次处理。
S4：对认为干预的样本按照图像和干预目标坐标统一保存，重新用于深度卷积神经网络的训练。
步骤S1中将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中的具体步骤为：
S11：YOLOv3将输入图像缩放至416×416，将图像划分为S×S个网格；每一网格负责预测目标中心落入该网格的目标，并计算出3个预测框；每一预测框对应5+C个值，C表示数据集中的类别总数，5代表预测边界框的属性信息：中心点坐标(x,y)、框的宽高尺寸(w,h)和置信度；
S12：网格预测的类别置信度得分中引入纹理信息为：
Figure GDA0003730061580000051
其中Pr(classi|object)为物体属于某一类的概率；Pr(object)为若有目标中心落入该网格，则Pr(object)＝1，否则Pr(object)＝0；
Figure GDA0003730061580000052
为预测边界框与真实框的交并比，Texture为纹理信息；
S13：使用非极大值抑制算法筛选出置信得分高的预测框，即为检测框。
如图2-5所示，分别为目标表面正常图片、目标表面裂纹图像、目标表面螺钉腐蚀的图像、目标表面意外损害的图像。其中目标表面裂纹图像重，裂纹的区域较小，利用肉眼不易区分，但是细节部分与周围的区别度较大；目标表面螺钉腐蚀的图像，腐蚀后的螺钉图像与周围的区分度也较大；目标表面意外损害的图像，意外损害的图像可能存在像素值较少但与周围的区别度较大。这些图表面的纹理信息都比较明显。
如图7所示，每隔100次统计一次，由于前期数据不够导致精度不高，因此一开始的时候准确性会有较大的提高，随着次数的增多，精度提高的不多。最后精度会稳定在90％左右。
实施例2
参照图1-7，一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，包括以下步骤：
S1：将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中；
由于目标缺陷部分的特征较为明显，因此引入图像纹理信息作为的YOLO V3的类别置信度，即使当目标原有的检测概率很低时，也可以把检测概率提升上去。
S2：根据预测框的置信度，设定置信度的干预阈值。
S3：当该阈值TC高于一定阈值T1，即Tc＞T1时，不需要人的主观干预，T1＝0.8；当该阈值TC低于一定阈值T3，即Tc＜T3时，不需要人的主观干预，T3＝0.3；当T3≤Tc≤T1时，需要人的主观干预；当干预时间Tt超过一定阈值Tt1，即Tt＞Tt1时，自动进入下一次处理。
S4：对认为干预的样本按照图像和干预目标坐标统一保存，重新用于深度卷积神经网络的训练。
新增加的数据直接放入原本训练好的网络模型中训练，无需重新训练已有的数据。
如图2-5所示，分别为目标表面正常图片、目标表面裂纹图像、目标表面螺钉腐蚀的图像、目标表面意外损害的图像。其中目标表面裂纹图像重，裂纹的区域较小，利用肉眼不易区分，但是细节部分与周围的区别度较大；目标表面螺钉腐蚀的图像，腐蚀后的螺钉图像与周围的区分度也较大；目标表面意外损害的图像，意外损害的图像可能存在像素值较少但与周围的区别度较大。这些图表面的纹理信息都比较明显。
如图6所示，1为采集的图像区域；2为检测结果区域，此区域采用不同方框标注不同类型的数据，需要人干预的数据采用深色方框(中部)，不需要人干预的数据采用浅色方框，在浅色方框区域范围内也可以人为调整，以提高准确性，对于Tt＞Tt1的数据按照不同的文件夹进行分类，以提高后续的处理能力；3为检测区域的类型和概率，其中C为类型，L为所处类型的概率。
如图7所示，每隔100次统计一次，由于前期数据不够导致精度不高，因此一开始的时候准确性会有较大的提高，随着次数的增多，精度提高的不多。最后精度会稳定在90％左右。
以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中；
S2：根据预测框的置信度，设定置信度的干预阈值；
S3：当该阈值TC高于一定阈值T1，即Tc＞T1时，不需要人的主观干预，T1＝0.8；当该阈值TC低于一定阈值T3，即Tc＜T3时，不需要人的主观干预，T3＝0.3；当T3≤Tc≤T1时，需要人的主观干预；当干预时间Tt超过一定阈值Tt1，即Tt＞Tt1时，自动进入下一次处理；
S4：对认为干预的样本，重新用于深度卷积神经网络的训练；
所述步骤S1中将图像纹理信息引入到YOLOv3卷积神经网络中的具体步骤为：
S11：YOLOv3将输入图像缩放至416×416，将图像划分为S×S个网格；每一网格负责预测目标中心落入该网格的目标，并计算出3个预测框；每一预测框对应5+C个值，C表示数据集中的类别总数，5代表预测边界框的属性信息：中心点坐标(x,y)、框的宽高尺寸(w,h)和置信度；
S12：网格预测的类别置信度得分中引入纹理信息为：
Figure FDA0003730061570000011
其中Pr(classi|object)为物体属于某一类的概率；Pr(object)为若有目标中心落入该网格，则Pr(object)＝1，否则Pr(object)＝0；
Figure FDA0003730061570000012
为预测边界框与真实框的交并比，Texture为纹理信息；
S13：使用非极大值抑制算法筛选出置信得分高的预测框，即为检测框。
2.根据权利要求1所述的一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中采用不同方框标注不同类型的数据，需要人干预的数据采用深色方框，不需要人干预的数据采用浅色方框，对于Tt＞Tt1的数据按照不同的文件夹进行分类。
3.根据权利要求1所述的一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4中对认为干预的样本按照图像和干预目标坐标统一保存，重新用于深度卷积神经网络的训练。
4.根据权利要求1所述的一种面向人机交互的目标表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3及步骤S4中新增加的数据直接放入原本训练好的网络模型中训练，无需重新训练已有的数据。
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