CN113313694A - 一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法 - Google Patents

一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法YOLOv4‑Defect，用于快速精准的识别出缺陷的类型并检测出缺陷的位置。该方法基于YOLOv4目标检测算法，一方面，对YOLOv4的特征提取网络进行卷积结构优化、参数修剪以及参数量化等多维度的压缩处理，以简化模型，提升检测效率，并通过知识蒸馏对模型进行预训练以提高模型的特征提取能力，从而提高检测精度；另一方面，添加了具有更加细致感受野的预测尺度来优化模型结构，提高了模型对于微小缺陷的检测性能。

Description

一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法
技术领域
本发明属于表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法。
背景技术
在工业生产过程中，对工件或产品的表面进行缺陷检测是必不可少的一步，即识别是否存在缺陷，缺陷的类型以及缺陷的位置。在传统行业中，工件或产品表面缺陷的检测仍处于人工检测阶段。受工人个人因素的影响，效率和质量难以保证，传统的人工检查方法已不能满足行业需求。在当今数据量和算力程爆炸式增长的时代，深度学习迎来了发展的春天，新的深度学习算法层出不穷，并被广泛应用于计算机视觉，语音识别以及自然语言处理等领域，且取得了巨大的成功。
近年来，许多学者对表面缺陷检测进行了深入的研究，基于深度卷积神经网络的视觉检测方法在表面缺陷检测中得到了越来越广泛的应用，无接触，无损伤，大大改善了表面缺陷的检测方法，并且提高了检测效率和检测精度。
如今，随着对于模型性能要求的不断提高，为了获得更好的检测结果，通常采用两种方法：1.采用大规模深度神经网络来提高模型的学习能力。因此出现了一系列高性能的大型神经网络模型，如VggNet、GoogleNet以及ResNet等；2.使用集成策略，集成多个相对较弱的模型，甚至是强强联合来实现更好的性能。但是，模型性能的改善伴随着参数量以及计算量大幅提升，这使得模型的部署变得困难并且在实际应用中受到限制，例如便携式设备、移动电话、以及高实时性的检测设备等。
由于表面缺陷检测与其他目标检测任务之间存在一定的差异性，在将深度学习技术应用于表面缺陷检测过程中仍然存在模型复杂且过于庞大，不利于在实际工业中的部署和应用，且对于多种微小的表面缺陷检测性能较差，例如细小的斑点和划痕等。
发明内容
本发明解决的技术问题是：为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法YOLOv4-Defect。采用知识蒸馏的方法对特征提取网络进行预训练，通过向大型神经网络学习来提高模型的性能；使用改进的轻量型特征提取网络Darknet-Defect作为检测器模型YOLOv4-Defect的特征提取器，以降低模型的体积、参数量以及计算量；增加具有更细致感受野的预测尺度来优化模型结构，从而改善模型对于微小缺陷的检测性能。
本发明的技术方案是：一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法，具体步骤如下：
步骤1：制作表面缺陷数据集：收集需要进行表面缺陷检测的数据集，并对其进行标记并选择缺陷类型后保存；
步骤2：特征提取网络优化，包括以下子步骤：
步骤2.1：采用深度可分离卷积进行卷积结构优化：在相同的输入和输出条件下，深度卷积具有I个k×k大小的卷积核和O个1×1×I卷积核，参数量为k×k×I+I×O，深度可分离卷积和常规卷积参数量的比值为：
Figure BDA0003102560100000021
步骤2.2：知识蒸馏：即优化Softmax分布的交叉熵：
Figure BDA0003102560100000022
步骤2.3：参数修剪：
Figure BDA0003102560100000023
其中γ为参数的权重系数，选择并删除作用较小的参数，并通过再训练更新参数以恢复模型精度，然后重复进行参数裁剪和更新的过程，直到获得符合要求的模型为止；
步骤2.4：参数量化：使用K-Means聚类算法对特征提取网络的参数进行聚类，将所有参数按照参数之间欧式距离的大小划分为K个簇，给定数据集D＝{x1,x2,…,xm}，划分为k个簇(C1,C2,…,Ck)，最小化目标函数平方误差E:
Figure BDA0003102560100000024
其中ui是簇Ci的均值向量，即质心：
Figure BDA0003102560100000031
参数聚类后，缩减参数的存储位数，进一步压缩模型体积；
步骤3：模型结构优化：将原始预测尺度进行扩展，并在最后扩展的测尺度上添加特征图；
步骤4：确定模型训练的超参数，然后采用表面缺陷数据集对模型进行训练及验证；
步骤5：将工业现场采集的表面缺陷图像输入到训练好的模型中，实现表面缺陷的识别，分类以及定位。
本发明进一步的技术方案是：所述步骤1中，使用labelImage数据标注工具对每个图像数据中的存在缺陷区域进行标记并选择缺陷类型，最后将每个图像的属性保存到文件中，其中包括缺陷标注区域的坐标信息以及缺陷的类型信息。
本发明进一步的技术方案是：在YOLOv4-Defect模型中，将YOLOv4的原始三个预测尺度扩展为四个。在第四个预测尺度上添加了104×104的特征图，在原始图像上对应的感受野为4×4，以学习更多的细节特征。
发明效果
本发明的技术效果在于：本发明和现有技术相比，
1、采用知识蒸馏的方法对特征提取网络进行预训练，通过向大型神经网络学习提高了模型的检测精度；
2、通过对特征提取网络进行卷积结构优化、参数修剪以及压缩参数存储位数等操作以精简模型，大大降低了模型的参数量以及计算量，从而有利于在各种存储空间小以及算力有限的工业场景中部署应用；
3、将原始YOLOv4中的三个预测尺度扩展为四个。在第四个预测尺度上添加了104×104的特征图，在原始图像上具有更加细致的感受野，以学习更加微小的细节特征，从而提高了模型对于微小缺陷的检测表现。
附图说明
附图1为本发明方法中的深度卷积示意图。
附图2为本发明方法中的点向卷积示意图。
附图3为本发明方法中深度可分离卷积与常规卷积的参数对比示意图。
附图4为本发明方法中的知识蒸馏示意图。
附图5为本发明方法中的参数修剪示意图。
附图6为本发明方法中的YOLOv4-Defect示意图。
附图7为本发明方法对不同类型的表面缺陷检测结果图。
具体实施方式
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”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。
参加图1-图7，本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法，具体步骤如下：
步骤1：制作表面缺陷数据集。
收集需要进行表面缺陷检测的数据集，使用labelImage数据标注工具对每个图像数据中的存在缺陷区域进行标记并选择缺陷类型，最后将每个图像的属性保存到文件中，其中包括缺陷标注区域的坐标信息以及缺陷的类型信息。
步骤2：特征提取网络优化。
步骤2.1：卷积结构优化。
采用深度可分离卷积代替常规卷积。深度可分离卷积主要在卷积结构上进行优化，由深度卷积和点向卷积两个部分组成。常规卷积中卷积核是三维的，一个卷积核可同时操作所有通道，而深度卷积中的二维卷积核不同于常规卷积的立体卷积核，一个卷积核仅负责一个通道，不涉及其他通道的信息，卷积核的数量等于输入通道的数量，并且逐通道执行卷积，仅特征图的大小发生改变，而通道数不变。点向卷积在深度卷积输出的所有通道上执行点对点卷积，组合不同通道之间的信息，仅改变通道数，并不改变特征图的大小。
在相同的输入和输出条件下，常规卷积需要O个k×k×I的卷积核(I：输入通道数，O：输出通道数，k×k：卷积核的大小)。参数量为k×k×I×O；深度卷积具有I个k×k大小的卷积核和O个1×1×I卷积核，参数量为k×k×I+I×O。深度可分离卷积和常规卷积参数量的比值为(k通常为3，O远大于k)：
Figure BDA0003102560100000051
步骤2.2：知识蒸馏。
在轻量级网络Darknet-Defect和训练好的大型网络ResNet之间进行知识蒸馏。先训练ResNet网络，然后训练Darknet-Defect网络以学习ResNet网络的预测，即Softmax输出，使Darknet-Defect网络和ResNet网络在相同输入条件下的Softmax输出分布尽可能接近，即优化Softmax分布的交叉熵：
Figure BDA0003102560100000052
步骤2.3：参数修剪。
对模型进行参数修剪处理。通过批标准化公式：
Figure BDA0003102560100000053
其中γ为参数的权重系数，选择并删除作用较小的参数，并通过再训练更新参数以恢复模型精度，然后重复进行参数裁剪和更新的过程，直到获得符合要求的模型为止。
步骤2.4：参数量化。
首先使用K-Means聚类算法对特征提取网络的参数进行聚类。将所有参数按照参数之间欧式距离距离的大小划分为K个簇，并且簇内参数之间的欧式距离越小越好，簇间的欧氏距离越大越好。给定数据集D＝{x1,x2,…,xm}，划分为k个簇(C1,C2,…,Ck)，最小化目标函数平方误差E:
Figure BDA0003102560100000061
其中ui是簇Ci的均值向量，即质心：
Figure BDA0003102560100000062
参数聚类后，缩减参数的存储位数，进一步压缩模型体积。
步骤3：模型结构优化。
在YOLOv4-Defect中，将YOLOv4的原始三个预测尺度扩展为四个。在第四个预测尺度上添加了104×104的特征图，在原始图像上对应的感受野为4×4，以学习更多的细节特征。
步骤4：确定模型训练的超参数，然后采用表面缺陷数据集对模型YOLOv4-Defect进行训练及验证。
步骤5：将工业现场采集的表面缺陷图像输入到训练好的YOLOv4-Defect模型中，实现表面缺陷的识别，分类以及定位。
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，所述实施例仅做示例，旨在解释本发明，而非对本发明的限制。
由于表面缺陷检测与其他目标检测任务之间存在一定的差异性，在将深度学习技术应用于表面缺陷检测过程中存在模型复杂且过于庞大，不利于在实际工业中的部署和应用，且对于多种微小的表面缺陷检测性能较差，例如细小的斑点和划痕等。为解决上述问题，本发明基于YOLOv4目标检测算法，采用知识蒸馏的方法对特征提取网络进行预训练，通过向大型神经网络学习提高了模型的检测精度；通过对特征提取网络进行卷积结构优化、参数修剪以及压缩参数存储位数等操作以精简模型，大大降低了模型的参数量以及计算量，从而有利于在各种存储空间小以及算力有限的工业场景中部署应用；3、将原始YOLOv4中的三个预测尺度扩展为四个。在第四个预测尺度上添加了104×104的特征图，在原始图像上具有更加细致的感受野，以学习更加微小的细节特征，从而提高了模型对于微小缺陷的检测表现。
本发明提供一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法，包括以下步骤：
步骤1：制作表面缺陷数据集。
收集需要进行表面缺陷检测的数据集，使用labelImage数据标注工具对每个图像数据中的存在缺陷区域进行标记并选择缺陷类型，最后将每个图像的属性保存到文件中，其中包括缺陷标注区域的坐标信息以及缺陷的类型信息。
步骤2：特征提取网络优化。
步骤2.1：卷积结构优化。
采用深度可分离卷积代替常规卷积。深度可分离卷积主要在卷积结构上进行优化，由深度卷积和点向卷积两个部分组成。常规卷积中卷积核是三维的，一个卷积核可同时操作所有通道，而深度卷积中的二维卷积核不同于常规卷积的立体卷积核，一个卷积核仅负责一个通道，不涉及其他通道的信息，卷积核的数量等于输入通道的数量，并且逐通道执行卷积，仅特征图的大小发生改变，而通道数不变，如图1所示。点向卷积在深度卷积输出的所有通道上执行点对点卷积，组合不同通道之间的信息，仅改变通道数，并不改变特征图的大小，如图2所示。
如图3所示，在相同的输入和输出条件下，常规卷积需要O个k×k×I的卷积核(I：输入通道数，O：输出通道数，k×k：卷积核的大小)。参数量为k×k×I×O；深度卷积具有I个k×k大小的卷积核和O个1×1×I卷积核，参数量为k×k×I+I×O。深度可分离卷积和常规卷积参数量的比值为(k通常为3，O远大于k)：
Figure BDA0003102560100000081
步骤2.2：知识蒸馏。
在轻量级网络Darknet-Defect和训练好的大型网络ResNet之间进行知识蒸馏。如图4所示，先训练ResNet网络，然后训练Darknet-Defect网络以学习ResNet网络的预测，即Softmax输出，使Darknet-Defect网络和ResNet网络在相同输入条件下的Softmax输出分布尽可能接近，即优化Softmax分布的交叉熵：
Figure BDA0003102560100000082
步骤2.3：参数修剪。
对模型进行参数修剪处理。通过批标准化公式：
Figure BDA0003102560100000083
其中γ为参数的权重系数，选择并删除作用较小的参数，并通过再训练更新参数以恢复模型精度，然后重复进行参数裁剪和更新的过程，如图5所示，直到获得符合要求的模型为止。
步骤2.4：参数量化。
首先使用K-Means聚类算法对特征提取网络的参数进行聚类。将所有参数按照参数之间欧式距离距离的大小划分为K个簇，并且簇内参数之间的欧式距离越小越好，簇间的欧氏距离越大越好。给定数据集D＝{x1,x2,…,xm}，划分为k个簇(C1,C2,…,Ck)，最小化目标函数平方误差E:
Figure BDA0003102560100000084
其中ui是簇Ci的均值向量，即质心：
Figure BDA0003102560100000091
参数聚类后，缩减参数的存储位数，进一步压缩模型体积。
步骤3：模型结构优化。
在YOLOv4-Defect中，将YOLOv4的原始三个预测尺度扩展为四个。在第四个预测尺度上添加了104×104的特征图，在原始图像上对应的感受野为4×4，以学习更多的细节特征，模型结构如图6所示。
步骤4：确定模型训练的超参数，然后采用表面缺陷数据集对模型YOLOv4-Defect进行训练及验证。
步骤5：将工业现场采集的表面缺陷图像输入到训练好的YOLOv4-Defect模型中，实现表面缺陷的识别，分类以及定位。
具体实施例：
本发明实施例以NEU-CLS钢板表面缺陷、DAGM 2007纹理缺陷以及钢锭表面缺陷三个数据集为例，对基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测算法YOLOv4-Defect进行了验证：
1.收集需要进行表面缺陷检测的数据集，使用labelImage数据标注工具对每个图像数据中的存在缺陷区域进行标记并选择缺陷类型，最后将每个图像的属性保存到文件中，其中包括缺陷标注区域的坐标信息以及缺陷的类型信息。
2.首先使用深度可分离卷积代替常规卷积；然后采用知识蒸馏的方法对特征提取网络进行预训练，通过训练好的向大型神经网络ResNet学习提高模型的检测精度；接着通过参数修剪以及参数量化等操作进一步精简模型。
3.模型结构优化。
在YOLOv4-Defect中，将YOLOv4的原始三个预测尺度扩展为四个。在第四个预测尺度上添加了104×104的特征图，在原始图像上对应的感受野为4×4，以学习更多的细节特征。
4.确定模型训练的超参数，然后采用表面缺陷数据集对模型YOLOv4-Defect进行训练及验证。
5.将所收集的的表面缺陷图像输入到训练好的YOLOv4-Defect模型中，实现表面缺陷的识别，分类以及定位。
训练后得到基于YOLOv4-Defect算法的表面缺陷检测模型，本发明进行了不同类型缺陷检测的测试，结果如图7所示。说明本方法能够快速且高精度的对各种类型的表面缺陷进行检测。

Claims (3)

1.一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1：制作表面缺陷数据集：收集需要进行表面缺陷检测的数据集，并对其进行标记并选择缺陷类型后保存；
步骤2：特征提取网络优化，包括以下子步骤：
步骤2.1：采用深度可分离卷积进行卷积结构优化：在相同的输入和输出条件下，深度卷积具有I个k×k大小的卷积核和O个1×1×I卷积核，参数量为k×k×I+I×O，深度可分离卷积和常规卷积参数量的比值为：
Figure FDA0003102560090000011
步骤2.2：知识蒸馏：即优化Softmax分布的交叉熵：
Figure FDA0003102560090000012
步骤2.3：参数修剪：
Figure FDA0003102560090000013
其中γ为参数的权重系数，选择并删除作用较小的参数，并通过再训练更新参数以恢复模型精度，然后重复进行参数裁剪和更新的过程，直到获得符合要求的模型为止；
步骤2.4：参数量化：使用K-Means聚类算法对特征提取网络的参数进行聚类，将所有参数按照参数之间欧式距离的大小划分为K个簇，给定数据集D＝{x1,x2,…,xm}，划分为k个簇(C1,C2,…,Ck)，最小化目标函数平方误差E:
Figure FDA0003102560090000014
其中ui是簇Ci的均值向量，即质心：
Figure FDA0003102560090000015
参数聚类后，缩减参数的存储位数，进一步压缩模型体积；
步骤3：模型结构优化：将原始预测尺度进行扩展，并在最后扩展的测尺度上添加特征图；
步骤4：确定模型训练的超参数，然后采用表面缺陷数据集对模型进行训练及验证；
步骤5：将工业现场采集的表面缺陷图像输入到训练好的模型中，实现表面缺陷的识别，分类以及定位。
2.如权利要求1所述的一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法，其特征在于，所述步骤1中，使用labelImage数据标注工具对每个图像数据中的存在缺陷区域进行标记并选择缺陷类型，最后将每个图像的属性保存到文件中，其中包括缺陷标注区域的坐标信息以及缺陷的类型信息。
3.如权利要求1所述的一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法，其特征在于，所述步骤3中，在YOLOv4-Defect中，将YOLOv4的原始三个预测尺度扩展为四个。在第四个预测尺度上添加了104×104的特征图，在原始图像上对应的感受野为4×4，以学习更多的细节特征。
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