CN113781449A - 一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法，可分为图像处理模块，多尺度特征融合网络模块，类别判定模块，其中，所述图像处理模块将工业相机获取到的待检测图像与已知模板图像进行预处理，所述特征提取模块接收图像输入模块处理后的数据，并将所提取的特征送入所述多尺度特征融合模块，所述多尺度特征融合模块对特征进行融合后送入所述分类模块，所述类别判定模块根据融合特征完成瑕疵类别的判别。本发明通过图像处理模块预处理布面图片，通过多尺度特征融合模块完成特征提取和融合，通过类别判定模块完成最后瑕疵类别的判定，通过该深度学习方法，有效地对瑕疵进行了分类，减少了人工误判的可能。
Description
技术领域
本发明 实施例涉及深度学习缺陷检测领域，具体涉及一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法。
背景技术
质量检测是现代纺织品生产的一个重要方面，包括生产过程中的在线检测和生产后的离线检测。准确、快速的检测以及分类，可以帮助生产者及时识别和解决问题，对提高质量和效率，增加经济收入有很大的影响。因此，纺织企业非常关注织物疵点检测技术。提高质量效益，增加经济收入。纺织品疵点的大小和种类很多，很难区分。传统的方法是人工对织物上的缺陷肉眼分类。显然这种分类方式效率低、成本高、而且容易造成误分类，不仅给企业带来了额外的负担，也不利于工业的信息化、智能化发展。
发明内容
为此，本发明提供了一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法，以解决现有技术中由于人工检查导致效率偏低，容易出现漏分和误分的问题。
为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
根据本发明，一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法，其特征在于，包括图像处理模块，多尺度特征融合网络模块，类别判定模块，其中，所述图像处理模块将工业相机获取到的待检测图像与已知模板图像进行预处理，所述特征提取模块接收图像输入模块处理后的数据，并将所提取的特征送入所述多尺度特征融合模块，所述多尺度特征融合模块对特征进行融合后送入所述类别判定模块，所述类别判定模块根据融合特征完成瑕疵类别的判别。
进一步地，所述图像处理模块包括生成mask图，图像预处理。
进一步地，所述生成mask图子模块包括以下步骤：
步骤1.1：待检测目标图像和已知模板图像做滤波处理以去除图像底纹影响；
步骤1.2：对滤波处理后的待检测图像和已知模板图像做绝对值差分得到差分图；
步骤1.3：将差分图和bounding box做交集操作，然后进行阈值过滤，得到最终的二值化差分图mask。
进一步地，所述图像预处理子模块包括以下步骤：
步骤2.1：对待检测图像、已知模板图像和mask图像做全图像素归一化预处理；
步骤2.2：对待检测图像、已知模板图像和mask图像做尺寸缩放到固定尺寸预处理。
进一步地，所述多尺度特征融合网络(MSFFNet)模块包括以下步骤：
步骤3.1：将待检测图像和单通道mask图像在通道维度上拼接，得到一个4通道图像数据；
步骤3.2：分别针对4通道图像数据和已知模板图像数据构建两个相同的卷积神经网络，但是两个卷积神经网络不共享权重；每个卷积神经网络有4 个阶段，分别产生4个阶段的特征图；
步骤3.3：在两个卷积神经网络的对应阶段中，分别对4通道图像特征和已知模板图像特征做绝对值差，并将差值加在4通道图像对应阶段特征上；
步骤3.4：将4通道图像产生的4个阶段特征图经过上采样和卷积操作缩放到同一分辨率大小；
步骤3.5：将缩放到同一分辨率大小的4个特征图在通道维度上做拼接操作连接成一个特征图，得到融合特征。
进一步地，所述类别判定模块包括两个全连接层，具体步骤如下：
步骤4.1：将融合特征展平成一维向量；
步骤4.2：将展平成一维向量的融合特征输入到第一个全连接层进行初步分类，输出得到一个Nx1的一维向量，标记为k向量；
步骤4.3：将k向量拼接上瑕疵几何信息构成的一维向量，得到(N+d)x1 的一维向量，标记为u向量；
步骤4.4：将u向量输入到第二个全连接层，输出每个瑕疵类别预测概率。
综上，本发明具有如下优点：
本发明通过图像处理模块预处理布面图片，通过多尺度特征融合模块完成特征提取和融合，通过类别判定模块完成最后瑕疵类别的判定，通过该深度学习方法，有效地对瑕疵进行了分类，减少了人工误判的可能。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的模型结构图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易的了解本发明的其他优点及功效。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明，公布了一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法，其特征在于，包括图像处理模块，多尺度特征融合网络模块，分类模块，其中，所述图像处理模块将工业相机获取到的待检测图像与已知模板图像进行预处理，所述特征提取模块接收图像输入模块处理后的数据，并将所提取的特征送入所述多尺度特征融合模块，所述多尺度特征融合模块对特征进行融合后送入所述类别判定模块，所述类别判定模块根据融合特征完成瑕疵类别的判别。
本发明通过图像处理模块预处理布面图片，通过多尺度特征融合模块完成特征提取和融合，通过分类模块完成最后瑕疵类别的判定，通过该深度学习方法，有效地对瑕疵进行了分类，减少了人工误判的可能。
其中，所述图像处理模块包括生成mask图，图像预处理。
其中，所述生成mask图子模块包括以下步骤：
步骤1.1：待检测目标图像和已知模板图像做5像素的的高斯模糊处理；
步骤1.2：对高斯模糊处理后的待检测图像和已知模板图像做绝对值差分得到差分图；
步骤1.3：将差分图和bounding box做交集操作，然后进行50阈值过滤，得到最终的二值化差分图mask。
其中，所述图像预处理子模块包括以下步骤：
步骤2.1：对待检测图像、已知模板图像和mask图像做全图像素归一化预处理；
步骤2.2：对待检测图像、已知模板图像和mask图像做尺寸缩放到512 预处理。
其中，所述多尺度特征融合网络(MSFFNet)模块包括以下步骤：
步骤3.1：将待检测图像和单通道mask图像在通道维度上拼接，得到一个4通道图像数据；
步骤3.2：分别针对4通道图像数据和已知模板图像数据构建两个相同的卷积神经网络，但是两个卷积神经网络不共享权重；每个卷积神经网络有4 个阶段，分别产生4个阶段的特征图；
步骤3.3：在两个卷积神经网络的对应阶段中，分别对4通道图像特征和已知模板图像特征做绝对值差，并将差值加在4通道图像对应阶段特征上；
步骤3.4：将4通道图像产生的4个阶段特征图经过上采样和卷积操作缩放到同一分辨率大小；
步骤3.5：将缩放到同一分辨率大小的4个特征图在通道维度上做拼接操作连接成一个特征图，得到融合特征。
其中，所述类别判定模块包括两个全连接层，具体步骤如下：
步骤4.1：将融合特征展平成一维向量；
步骤4.2：将展平成一维向量的融合特征输入到第一个全连接层进行初步分类，输出得到一个512维度的一维向量；
步骤4.3：得到的512维度的一维向量，拼接上瑕疵几何信息构成的一维向量，得到517维度的一维向量；
步骤4.4：将所得517维度的一维向量，输入到第二个全连接层，输出15 个瑕疵类别预测概率。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替代或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类方法，其特征在于，包括图像处理模块，多尺度特征融合网络模块，类别判定模块，其中，所述图像处理模块将工业相机获取到的待检测图像与已知模板图像进行预处理，所述特征提取模块接收图像输入模块处理后的数据，并将所提取的特征送入所述多尺度特征融合模块，所述多尺度特征融合模块对特征进行融合后送入所述类别判定模块，所述类别判定模块根据融合特征完成瑕疵类别的判别。
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类，其特征在于，所述图像处理模块包括生成mask图，图像预处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类，其特征在于，所述生成mask图子模块包括以下步骤：
步骤1.1：待检测目标图像和已知模板图像做滤波处理以去除图像底纹影响；
步骤1.2：对滤波处理后的待检测图像和已知模板图像做绝对值差分得到差分图；
步骤1.3：将差分图和bounding box做交集操作，然后进行阈值过滤，得到最终的二值化差分图mask。
4.根据权利要求2所述的一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类，其特征在于，所述图像预处理子模块包括以下步骤：
步骤2.1：对待检测图像、已知模板图像和mask图像做全图像素归一化预处理；
步骤2.2：对待检测图像、已知模板图像和mask图像做尺寸缩放到固定尺寸预处理。
5.根据权利要求1所述的一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类，其特征在于，所述多尺度特征融合网络(MSFFNet)模块包括以下步骤：
步骤3.1：将待检测图像和单通道mask图像在通道维度上拼接，得到一个4通道图像数据；
步骤3.2：分别针对4通道图像数据和已知模板图像数据构建两个相同的卷积神经网络，但是两个卷积神经网络不共享权重；每个卷积神经网络有4个阶段，分别产生4个阶段的特征图；
步骤3.3：在两个卷积神经网络的对应阶段中，分别对4通道图像特征和已知模板图像特征做绝对值差，并将差值加在4通道图像对应阶段特征上；
步骤3.4：将4通道图像产生的4个阶段特征图经过上采样和卷积操作缩放到同一分辨率大小；
步骤3.5：将缩放到同一分辨率大小的4个特征图在通道维度上做拼接操作连接成一个特征图，得到融合特征。
6.根据权利要求1所述的一种基于多尺度特征融合的纺织品瑕疵分类，其特征在于，所述类别判定模块包括两个全连接层，具体步骤如下：
步骤4.1：将融合特征展平成一维向量；
步骤4.2：将展平成一维向量的融合特征输入到第一个全连接层进行初步分类，输出得到一个Nx1的一维向量，标记为k向量；
步骤4.3：将k向量拼接上瑕疵几何信息构成的一维向量，得到(N+d)x1的一维向量，标记为u向量；
步骤4.4：将u向量输入到第二个全连接层，输出每个瑕疵类别预测概率。
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