CN115578339A - 工业产品表面缺陷检测与定位方法、系统及设备 - Google Patents

工业产品表面缺陷检测与定位方法、系统及设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种工业产品表面缺陷检测与定位方法、系统及设备，首先预处理待检测产品的原始外观图像为预设大小；然后使用语义分割网络实现对产品表面缺陷进行像素级定位；最后将原始外观图像以及语义分割网络的输出作为分类决策网络的输入，进行产品表面缺陷检测与定位；本发明通过利用一种基于两阶段架构的深度卷积网络的有效方法来解决数据样本需求问题，新的语义分割网络和分类决策网络的提出，适合从少量缺陷样本中学习，但仍然可以得到最优性能。

Description

工业产品表面缺陷检测与定位方法、系统及设备
技术领域
本发明属于人工智能、深度学习及图像处理技术领域，涉及一种工业产品表面缺陷检测与定位方法、系统及设备，特别是涉及一种基于分类决策和语义分割的工业产品表面缺陷检测与定位方法、系统及设备。
背景技术
基于视觉的工业品表面缺陷检测旨在发现生产的各种工业产品的外观瑕疵，是保障工业产品生产质量、维持生产稳定的重要技术。以往的缺陷检测需要人工筛查，这种方式成本高、效率低，难以覆盖大规模的质检需求。近年来，随着工业成像、计算机视觉和深度学习等领域的新技术层出不穷，基于视觉的工业缺陷检测技术得到了长足的发展，成为了针对产品外观质检的一种有效的解决方案，引发了学术界和工业界的强烈关注。工业缺陷检测不仅可以用来检测各种工业制品，而且具有优秀的检测精度与效率，还能提供简便、安全的操作环境。因此，工业缺陷检测已成为智能制造领域重要的基础研究与技术之一，并被广泛应用于无人质检、智能巡检、生产控制和质量溯源等各种生产与运维场景中。
表面缺陷检测是一个定位图像中异常区域的问题，如划痕和污点。但在实际应用中，缺少产品表面缺陷样本，且产品表面缺陷的种类多，导致人工标注成本高昂，使得通过传统的深度学习的方法无法满足正常的生产需求。经典的机器视觉方法已经不能满足工业4.0的技术要求，基于深度学习的方法显示出高的灵活性与准确性，传统的手工标准特征提取+SVM/KNN的视觉检测方法不如深度学习相关方法有效。因此，使用最先进的深度学习方法来解决工业产品表面缺陷检测的问题，只需使用少量的训练样本就可以快速适应新类型的产品和表面缺陷检测。
部分引入深度学习的方法中，将手工设计的特征与支持向量机相结合，来对缺陷类型的图像进行分类，但是这些方法仅限于浅层网络。基于OverFeat网络的方法，利用支持向量机在深度特征的基础上学习分类器，这种方法预训练的特征由于LBP特征，但是这种方法没有在目标域上学习网络，没有充分使用深度学习的潜力。引入ReLU和批量归一化来执行缺陷的分割，并提出一个额外的分类决策网络，对缺陷的存在进行图像的分类，可以提高工业品表面缺陷数据的分类精度。最近，提出的LEDNet架构，用来检测LED芯片上图像上的缺陷，他们所提出网络遵循AlexNet架构，去掉了全连接层，采用类激活图(CAM)，直接使用每个图像的标签进行学习，来对缺陷进行定位，但是这种方法需要大量的训练样本。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于分类决策和语义分割的工业产品表面缺陷检测与定位方法、系统及设备。
本发明的方法所采用的技术方案是：一种工业产品表面缺陷检测与定位方法，包括以下步骤：
步骤1：对待检测产品的原始外观图像进行预处理，将其切割或填充为预设大小；
步骤2：使用语义分割网络实现对产品表面缺陷进行像素级定位；
所述语义分割网络，由5个卷积块组成，前4个卷积块分别由1、2、3、4个由Conv层、BatchNorm层和ReLU层组成的级联卷积层和1个下采样层MaxPooling组成，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、64、256、1024，池化步长为2；最后一个卷积块由1个卷积层组成，其卷积核大小为1×1，输出通道数为1，并通过双线性插值算法上采样到原始输入图像大小；
步骤3：将步骤1中的原始外观图像以及步骤2中语义分割网络的输出作为分类决策网络的输入，进行产品表面缺陷检测与定位；
所述分类决策网络，包括3个卷积块、全局最大池化层、全局平均池化层、级联层和线性权重结合层；每个卷积块由1个下采样层和1个卷积层组成，池化步长为2，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、32、64；将分类决策网络和语义分割网络的输出，即64通道特征图及单通道分割图，分别进行全局最大池化和全局平均池化，再将这4个池化输出级联得到130维特征向量，并与线性权重结合生成最终输出；输出是[0,1]范围内的概率得分，表示异常出现在图像中的概率。
本发明的系统所采用的技术方案是：一种工业产品表面缺陷检测与定位系统，包括以下模块：
模块1，对待检测产品的原始外观图像进行预处理，将其切割或填充为预设大小；
模块2，用于使用语义分割网络实现对产品表面缺陷进行像素级定位；
所述语义分割网络，由5个卷积块组成，前4个卷积块分别由1、2、3、4个由Conv层、BatchNorm层和ReLU层组成的级联卷积层和1个下采样层MaxPooling组成，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、64、256、1024，池化步长为2；最后一个卷积块由1个卷积层组成，其卷积核大小为1×1，输出通道数为1，并通过双线性插值算法上采样到原始输入图像大小；
模块3，用于将模块1中的原始外观图像以及模块2中语义分割网络的输出作为分类决策网络的输入，进行产品表面缺陷检测与定位；
所述分类决策网络，包括3个卷积块、全局最大池化层、全局平均池化层、级联层和线性权重结合层；每个卷积块由1个下采样层和1个卷积层组成，池化步长为2，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、32、64；将分类决策网络和语义分割网络的输出，即64通道特征图及单通道分割图，分别进行全局最大池化和全局平均池化，再将这4个池化输出级联得到130维特征向量，并与线性权重结合生成最终输出；输出是[0,1]范围内的概率得分，表示异常出现在图像中的概率。
本发明的设备所采用的技术方案是：一种工业产品表面缺陷检测与定位设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现所述的工业产品表面缺陷检测与定位方法。
本发明与现有方法相比，具有以下优点：
①使用少量样本即可训练。本发明提出的网络结构分为两个阶段，第一阶段实现语义分割，对产品表面缺陷进行像素级分类，并用像素级损失函数来训练该网络，可以有效地将每个像素作为一个单独的训练样本，从而增加训练样本数量，防止过拟合；第二阶段实现二元图像分类，包括一个建立在语义分割网络之上的分类决策网络，并共享使用语义分割网络的输出及其特征，可以克服深度学习中样本数量少的问题。
②计算成本低。本发明提出的网络模型比DeepLab等网络的速度更快、精度更高，但本发明所提出的模型只有15.7百万参数，而原始U-Net和DeepLabV3分别有31.1百万和41.1百万参数，是本发明提出网络模型参数量的两倍以上。
③捕捉细节的能力更强。U-Net的感受野大小仅有45个像素，而本发明提出的方法，感受野有225个像素，可以捕捉到更精细的缺陷细节。
④精度更高。仅使用几十张含有缺陷的样本就可以达到很好的性能，非常适用于缺陷样本数量匮乏的工业场景。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图；
图2为本发明实施例的语义分割网络和分类决策网络结构示意图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
由于生产过程严格把控次品率，因此相比更易获得的正常样本，缺陷样本数量匮乏，并且对缺陷进行精确标注的成本也非常高。考虑到工业数据呈现明显的不均衡现象，本实施例的检测网络遵循分类决策和语义分割两阶段设计，实现了少量样本训练与高精度缺陷检测。
请见图1和图2，本发明提供的一种工业产品表面缺陷检测与定位方法，包括以下步骤：
步骤1：对待检测产品的原始外观图像进行预处理，将其切割或填充为预设大小；
本实施例中，读取待检测产品的外观图像，灰度或彩色图像均可(通道数分别为1或3)，输入图像分辨率可以为任意大小，并将其切割为512×512大小的图像块(建议切割图像时，相邻图像块重叠区域不少于5％，以避免位于图像块边缘处的微小缺陷无法被检测全)。如果输入图像分辨率小于512×512，则采用镜像填充图像块边界。
步骤2：使用语义分割网络实现对产品表面缺陷进行像素级定位；
本实施例的语义分割网络，由5个卷积块组成，前4个卷积块分别由1、2、3、4个由Conv层、BatchNorm层和ReLU层组成的级联卷积层(Conv→BatchNorm→ReLU)和1个下采样层MaxPooling组成，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、64、256、1024，池化步长为2；最后一个卷积块由1个卷积层组成，其卷积核大小为1×1，输出通道数为1，并通过双线性插值算法上采样到原始输入图像大小；
第一阶段的网络设计重点是检测大分辨率图像中较小的表面缺陷。为了实现这一目标，需要在高分辨率图像中具有较大的感受野尺寸，并有捕捉较小的特征细节的能力。首先，通过额外的下采样层和多个级联的卷积层来显著增加感受野的大小。其次，每个下采样之间的层数递增，即在靠近网络输入端具有较少的卷积层，而在靠近网络输出端则具有较多的卷积层，这将增加大感受野的特征容量。最后，下采样通过最大池化而不是跨度卷积来实现，这确保了较小但重要的细节能够在下采样过程中保留下来。
步骤3：将步骤1中的原始外观图像(通道数为1或3)以及步骤2中语义分割网络的输出作为分类决策网络的输入，进行产品表面缺陷检测与定位；
本实施例的分类决策网络，包括3个卷积块、全局最大池化层、全局平均池化层、级联层和线性权重结合层；每个卷积块由1个下采样层和1个卷积层组成，池化步长为2，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、32、64；将分类决策网络和语义分割网络的输出，即64通道特征图及单通道分割图，分别进行全局最大池化和全局平均池化，再将这4个池化输出级联得到130维特征向量，并与线性权重结合生成最终输出；输出是[0,1]范围内的概率得分，表示异常出现在图像中的概率。
分类决策网络的设计遵循两个重要原则。首先，通过使用几个下采样层和卷积层，确保了对大型复杂形状的处理能力，这使得网络不仅能够捕捉到局部形状，而且还能捕捉到跨越图像大面积的全局形状。其次，分类决策网络不仅使用原始外观图像，而且还使用了语义分割网络最后两个卷积块的输出特征图。这引入了一种捷径，这个捷径在两个层面上实现：一个在分类决策网络的开始，原始外观图像和分割输出特征被输入到分类决策网络的三个卷积层中；另一个在分类决策网络的最后，分割输出映射的全局平均值和全局最大值被附加到最终的全连接层输入中。网络可以利用这种捷径来避免使用大量的特征图，还可以减少大量参数的过拟合。
在复杂的工业现场环境中，由于残留在较浅层的背景噪声信息的影响，在不包含缺陷的图像中出现假阳性是不可避免的情况。为了实现更准确的缺陷检测与缺陷分割，可以通过将分类决策网络的分类输出结果与语义分割网络的预测输出相乘，从而为非缺陷图像的过度分割提供指导。
本实施例的语义分割网络的学习为二值分割问题。因此，分类是在单个图像像素级进行的。可以使用两种不同的训练方法：(1)使用带有DiceTopK的组合方法，(2)使用带有交叉熵损失的二元分类。
Figure BDA0003874346280000051
Figure BDA0003874346280000052
Figure BDA0003874346280000053
Figure BDA0003874346280000054
其中，N为样本总数，yi为第i个数据的真实值，
Figure BDA0003874346280000055
为模型输出的第i个数据的预测值。
Figure BDA0003874346280000056
分别表示DiceTopK组合损失函数、Dice损失函数、TopK损失函数。
本实施例利用交叉熵损失函数训练分类决策网络，分类决策网络的学习是与语义分割网络分开进行的。首先，只对语义分割网络进行独立训练，然后冻结语义分割网络的权值，只训练分类决策网络层。其损失函数为：
Figure BDA0003874346280000057
其中，N为样本总数，yi为第i个数据的真实值，
Figure BDA0003874346280000058
为模型输出的第i个数据的预测值。
通过只对决策层进行微调，该网络避免了语义分割网络中大量权值带来的过拟合问题，这在决策层的学习阶段比分割层的学习阶段更重要。由于GPU内存的限制，在决策层学习时，每批次只能处理1-2个样本，而在分割层学习时，图像的每个像素都被视为一个单独的训练样本，因此有效的批次大小增加了几倍。
本实施例语义分割网络和分类决策网络也可以联合训练，在这种情况下，两个网络的损失函数必须是交叉熵损失，同时训练语义分割网络和分类决策网络；其损失函数为：
Figure BDA0003874346280000061
其中，N为样本总数，yi为第i个数据的真实值，
Figure BDA0003874346280000062
为语义分割网络或分类决策网络输出的第i个数据的预测值。
本发明通过利用一种基于两阶段架构的深度卷积网络的有效方法来解决数据样本需求问题。新的语义分割网络和分类决策网络的提出，适合从少量缺陷样本中学习，但仍然可以得到最优性能。此方法遵循语义分割网络和分类决策网络这两个阶段的设计，类似于一种多任务CNN网络，对分割和分类决策网络的架构进行改动，目的是增加感受野的大小，并增加捕捉小细节的能力。在语义分割网络部分，本发明将表面缺陷检测作为一个图像二值分割问题，所以首先通过一个语义分割网络实现像素级别的语义分割，然后将分割结果作为输入特征构建决策部分。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种工业产品表面缺陷检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：对待检测产品的原始外观图像进行预处理，将其切割或填充为预设大小；
步骤2：使用语义分割网络实现对产品表面缺陷进行像素级定位；
所述语义分割网络，由5个卷积块组成，前4个卷积块分别由1、2、3、4个由Conv层、BatchNorm层和ReLU层组成的级联卷积层和1个下采样层MaxPooling组成，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、64、256、1024，池化步长为2；最后一个卷积块由1个卷积层组成，其卷积核大小为1×1，输出通道数为1，并通过双线性插值算法上采样到原始输入图像大小；
步骤3：将步骤1中的原始外观图像以及步骤2中语义分割网络的输出作为分类决策网络的输入，进行产品表面缺陷检测与定位；
所述分类决策网络，包括3个卷积块、全局最大池化层、全局平均池化层、级联层和线性权重结合层；每个卷积块由1个下采样层和1个卷积层组成，池化步长为2，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、32、64；将分类决策网络和语义分割网络的输出，即64通道特征图及单通道分割图，分别进行全局最大池化和全局平均池化，再将这4个池化输出级联得到130维特征向量，并与线性权重结合生成最终输出；输出是[0,1]范围内的概率得分，表示异常出现在图像中的概率。
2.根据权利要求1所述的工业产品表面缺陷检测与定位方法，其特征在于：步骤1中，输入图像如果分辨率大于预设大小，则将其切割为预设大小的图像块；如果输入图像分辨率小于预设大小，则采用镜像填充图像块边界，将其填充为预设大小的图像。
3.根据权利要求1所述的工业产品表面缺陷检测与定位方法，其特征在于：步骤2中所述语义分割网络，是训练好的语义分割网络；其训练过程采用DiceTopK组合损失函数，其损失函数为：
Figure FDA0003874346270000011
其中，N为样本总数，C为样本类别，yi为第i个数据的真实值，
Figure FDA0003874346270000021
为语义分割网络输出的第i个数据的预测值；
Figure FDA0003874346270000022
分别表示DiceTopK组合损失函数、Dice损失函数、TopK损失函数。
4.根据权利要求1所述的工业产品表面缺陷检测与定位方法，其特征在于：步骤2中所述语义分割网络，是训练好的语义分割网络；其训练过程采用使用带有交叉熵损失的二元分类方法，其损失函数为：
Figure FDA0003874346270000023
其中，N为样本总数，yi为第i个数据的真实值，
Figure FDA0003874346270000024
为语义分割网络输出的第i个数据的预测值。
5.根据权利要求1所述的工业产品表面缺陷检测与定位方法，其特征在于：步骤3中所述分类决策网络，是训练好的分类决策网络；利用交叉熵损失函数训练分类决策网络，其损失函数为：
Figure FDA0003874346270000025
其中，N为样本总数，yi为第i个数据的真实值，
Figure FDA0003874346270000026
为分类决策网络输出的第i个数据的预测值。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的工业产品表面缺陷检测与定位方法，其特征在于：所述语义分割网络和分类决策网络采用联合训练策略进行训练，两个网络的损失函数均是交叉熵损失函数，同时训练语义分割网络和分类决策网络；其损失函数为：
Figure FDA0003874346270000027
其中，N为样本总数，yi为第i个数据的真实值，
Figure FDA0003874346270000028
为语义分割网络或分类决策网络输出的第i个数据的预测值。
7.一种工业产品表面缺陷检测与定位系统，其特征在于，包括以下模块：
模块1，用于预处理待检测产品的原始外观图像为预设大小；
模块2，用于使用语义分割网络实现对产品表面缺陷进行像素级定位；
所述语义分割网络，由5个卷积块组成，前4个卷积块分别由1、2、3、4个由Conv层、BatchNorm层和ReLU层组成的级联卷积层和1个下采样层MaxPooling组成，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、64、256、1024，池化步长为2；最后一个卷积块由1个卷积层组成，其卷积核大小为1×1，输出通道数为1，并通过双线性插值算法上采样到原始输入图像大小；
模块3，用于将模块1中的原始外观图像以及模块2中语义分割网络的输出作为分类决策网络的输入，进行产品表面缺陷检测与定位；
所述分类决策网络，包括3个卷积块、全局最大池化层、全局平均池化层、级联层和线性权重结合层；每个卷积块由1个下采样层和1个卷积层组成，池化步长为2，卷积核大小均为3×3，输出通道数分别为16、32、64；将分类决策网络和语义分割网络的输出，即64通道特征图及单通道分割图，分别进行全局最大池化和全局平均池化，再将这4个池化输出级联得到130维特征向量，并与线性权重结合生成最终输出；输出是[0,1]范围内的概率得分，表示异常出现在图像中的概率。
8.一种工业产品表面缺陷检测与定位设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的工业产品表面缺陷检测与定位方法。
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