CN116681644B - 基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，在烟支外观缺陷检测场景中，为解决目前基于点估计的机器学习算法在数据稀缺区域导致过度自信决策的问题，本发明提出基于变分推理的贝叶斯方法来改进SSD的骨干网络，优选是使用变分推理方式来计算真实的后验概率，利用概率分布的形式替换原骨干网络中卷积层权重的点估计机制，然后再利用SSD目标检测算法对改进后的提取出的特征进行检测，进而精准确定烟支外观是否有缺陷以及缺陷的类型和位置。本发明能够在不损失处理速度前提下提升缺陷检测精度，既节约大量的人力物力，并可以有效地为缺陷类型寻找根源提供可靠的技术支持，进而实现卷烟生产车间的智能化质量风险管控。
Description
技术领域
本发明涉及卷烟制造领域，尤其涉及一种基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法。
背景技术
卷烟厂流程化的生产方式能够满足大批量生产烟支的要求，但这种快速的生产方式就意味着产品质量难以得到严格把控，这就导致会产生一些烟支残次品。在生产的过程中及时发现残次品并进行修整对发展生产意义重大，如果不合格的烟支未被挑拣，就会进入到下一个包装流程，生产过程存在缺陷会导致烟支在包装之后外观也会存在差异，如果客户购买了含有残次品的卷烟产品，就会对此产品的质量产生怀疑，从而造成客户的流失。现阶段，我国大部分卷烟和烟草生产企业对卷烟和烟草的检测采用人工抽样的方式，这意味着卷烟和烟草生产企业无法对产品质量得到全面监测，人工抽样检查方式不仅耗费人力成本也会存在遗漏问题，并导致大量的不合格产品流入市场销售。
由于烟支生产数量巨大，因此，运用基于深度学习的算法对烟支外观质量缺陷进行实时快速分是非常必要的，能在生产的过程中及时地将存在外观质量缺陷的产品检测出来，从而进行处理剔除，既能保证卷烟的质量，也能够帮助卷烟生产企业提高检测缺陷产品的效率，实现智能化检测。
基于上述，目前业内提出结合Transformer架构的烟包切层断面异物检测方法，该网络包含了局部信息增强、特征提取、候选区域生成和目标检测模块。第一步以烟包切层断面异物检测数据集作为输入，第二步对图像进行信息增强，第三步进行特征提取，第四步利用候选区域生成模块融合特征图生成设定大小的特征图，最后进行烟包缺陷检测。
本发明对该现有技术进行分析后，认为其方案中在局部信息增强模块里使用了卷积操作，而卷积层的权重在计算时使用点估计完成，但是在数据较少或者没有数据的区域则难以表达不确定性，会造成过度自信的决策；另外，该现有方法进行目标检测时结合的是二阶段目标检测算法，相对于一阶段目标检测算法来说其计算复杂度较大，参数量相对较多，导致推理效率会受到明显的限制。
发明内容
鉴于上述，本发明旨在提供一种基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，以解决在烟支生产过程中产生的产品缺陷难以准确识别，尤其是现有深度学习方法进行目标检测时卷积层中使用点估计带来的过度自信决策问题。
本发明采用的技术方案如下：
本发明提供了一种基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其中包括：
预先构建基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测模型，所述烟支外观缺陷检测模型为SSD目标检测模型，且所述烟支外观缺陷检测模型包括基于变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络；
采集卷烟生产线中烟支组装切割后的烟支外观图像，作为待检测数据；
利用所述烟支外观缺陷检测模型对输入的所述烟支外观图像进行实时推理，得到烟支外观缺陷检测结果。
在其中至少一种可能的实现方式中，所述基于变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络包括：以变分推理方式计算后验概率，并利用概率分布的形式替换原SSD目标检测模型的骨干网络中卷积层权重的点估计机制。
在其中至少一种可能的实现方式中，所述烟支外观缺陷检测模型的训练过程包括：
建立烟支外观缺陷检测数据集，作为输入的图像数据集；
利用变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络进行特征提取，得到多个特征图；
使用每一层的default box对特征图进行信息提取；
定位器根据每一个default box信息，生成检测框的偏移量，并将所述偏移量与ground truth比对，生成定位损失；
分类器根据每一个default box信息，生成类别标签，并将所分类别与groundtruth比对，生成分类损失；
综合所述分类损失与定位损失，生成模型的总损失并进行反向传播；
利用所述图像数据集进行重复迭代，直至达到设定训练次数后保存最佳的模型参数。
在其中至少一种可能的实现方式中，在进行特征提取之前还可以包括：
输入烟支外观缺陷图像及ground truth，其中包括预设标签及bounding box；
计算与default box的IOU，并将ground truth转变为default box的形式。
在其中至少一种可能的实现方式中，所述利用所述烟支外观缺陷检测模型对输入的所述烟支外观图像进行实时推理包括：
基于改进后的骨干网络提取特征图；
使用每一层的default box对特征图进行信息提取；
由定位器根据每一个default box信息，生成检测框偏移量；并由分类器根据每一个default box信息，生成类别标签；
基于检测框偏移量以及类别标签，剔除无效检测框，并消除冗余的检测框；
输出最终的预测框及对应的类别标签。
在其中至少一种可能的实现方式中，所述剔除无效检测框包括：剔除标签为背景的检测框。
在其中至少一种可能的实现方式中，所述消除冗余的检测框包括：利用非极大值抑制方式消除冗余的检测框。
在其中至少一种可能的实现方式中，所述骨干网络为前置特征提取网络VGG16。
与现有技术相比，本发明的主要设计构思在于，在烟支外观缺陷检测场景中，为解决目前基于点估计的机器学习算法在数据稀缺区域导致过度自信决策的问题，提出基于变分推理的贝叶斯方法来改进SSD的骨干网络VGG16，具体是使用变分推理方式来计算真实的后验概率，利用概率分布的形式替换原骨干网络VGG16中卷积层权重的点估计机制，然后再利用SSD目标检测算法对改进后的VGG16提取出的特征进行检测，进而精准确定烟支外观是否有缺陷以及缺陷的类型和位置。本发明能够在不损失处理速度前提下提升缺陷检测精度，既节约大量的人力物力，并可以有效地为缺陷类型寻找根源提供可靠的技术支持，进而实现卷烟生产车间的智能化质量风险管控。
附图说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步描述，其中：
图1为本发明实施例提供的基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的SSD烟支外观缺陷检测模型的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本发明提出了一种基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法的实施例，具体来说，如图1所示，其中包括：
步骤S1、预先构建基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测模型，所述烟支外观缺陷检测模型为SSD目标检测模型，且所述烟支外观缺陷检测模型包括基于变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络(如前置特征提取网络VGG16)；
步骤S2、采集卷烟生产线中烟支组装切割后的烟支外观图像，作为待检测数据；
步骤S3、利用所述烟支外观缺陷检测模型对输入的所述烟支外观图像进行实时推理，得到烟支外观缺陷检测结果。
其中，所述基于变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络包括：以变分推理方式计算后验概率，并利用概率分布的形式替换原骨干网络中卷积层权重的点估计机制。
进一步地，所述烟支外观缺陷检测模型的训练过程可参考如下：
步骤S1-1、建立烟支外观缺陷检测数据集，作为输入的图像数据集；
步骤S1-2、利用变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络进行特征提取，得到多个特征图；
步骤S1-3、使用每一层的default box对特征图进行信息提取；
步骤S1-4、定位器根据每一个default box信息，生成检测框的偏移量，并将所述偏移量与ground truth比对，生成定位损失；
步骤S1-5、分类器根据每一个default box信息，生成类别标签(表征框中内容属性，如背景、某缺陷外观等)，并将所分类别与ground truth比对，生成分类损失；
步骤S1-6、综合所述分类损失与定位损失，生成模型的总损失并进行反向传播；
步骤S1-7、利用所述图像数据集重复迭代S1-2至S1-6步骤，达到设定训练次数后保存最佳的模型参数。
基于此构思，在进行特征提取之前还可以包括：输入烟支外观缺陷图像及groundtruth，其中包括预设标签及bounding box；计算与default box的IOU，并将ground truth转变为default box的形式。此步骤在实际操作中可以参考已有的SSD算法，本发明对此不做赘述。
由上述训练过程，可以理解地，所述利用所述烟支外观缺陷检测模型对输入的所述烟支外观图像进行实时推理包括：
步骤S31、基于改进后的骨干网络提取特征图；
步骤S32、使用每一层的default box对特征图进行信息提取；
步骤S33、由定位器根据每一个default box信息，生成检测框偏移量；并由分类器根据每一个default box信息，生成类别标签；
步骤S34、基于检测框偏移量以及类别标签，剔除无效检测框，并消除冗余的检测框；
步骤S35、输出最终的预测框及对应的类别标签。
这其中，所述剔除无效检测框包括剔除标签为背景的检测框；而所述消除冗余的检测框的方式可以包括：利用非极大值抑制方式消除冗余的检测框。
这里，结合下述实例对模型的整个检测过程进行示意说明，首先构建基于变分贝叶斯推理的SSD烟支外观缺陷检测模型，可参考图2所示。该模型中包括基于变分贝叶斯推理改进的骨干网络VGG16和SSD目标检测架构，其中，前置的特征提取任务便是利用改进后的VGG16予以实现。例如在一些实施例，可以提取出六个特征图：将300×300×3的烟支外观图像输入VGG16，在VGG16中经过两个卷积层(Conv1)得到304×304×64尺寸的特征图1；经一个池化层和两个卷积层(Conv2)得到152×152×128尺寸的特征图2；特征图3通过一个池化层和三个卷积层(Conv3)后得到，尺寸为76×76×256；特征图4也经过一个池化层和三个卷积层(Conv4)得到，尺寸为38×38×512；接着经过一个池化层和三个卷积层(Conv5)得到38×38×512尺寸得到特征图5；经过一个池化层和3×3×1024的卷积层(Conv6)后得到尺寸为19×19×1024特征图6。
SSD检测过程则可以通过后续的四个卷积层处理得到：经前述卷积层Conv6输出的特征图经过一个1×1×1024的卷积操作(Conv7)得到19×19×1024的特征图，生成的19×19×6＝2166个候选框进行分类和回归，在该特征图上未检出物；接着做一个1×1×256和3×3×512-s2(s2为stride＝2)的卷积操作Conv8后得到10×10×512的特征图，对生成的10×10×6＝600个候选框进行分类和回归，仍不能检出目标物体；接着做卷积操作Conv9，具体为1×1×128和3×3×256-s2卷积之后得到5×5×256的特征图对生成的5×5×6＝150个候选框进行分类和回归，可以检出两个目标；继续进行卷积操作Conv10，具体为1×1×128和3×3×256-s1卷积之后得到3×3×256的特征图，对生成的3×3×4＝36个候选框进行分类和回归，检出一个目标；继续做最后一个卷积操作Conv11，具体为1×1×128和3×3×256-s1卷积之后得到1×1×256的特征图，对生成的1×1×4＝4个候选框进行分类和回归，检出一个目标。
最后，对这5776+2166+600+150+36+4＝8732个候选框分类和回归之后，对检出结果进行非极大值抑制后得到最终的检测结果。
为了验证上述基于变分贝叶斯推理的SSD烟支外观缺陷检测方法的有效性，本发明使用SSD原始网络与本发明方法进行对比，其中，数据集采用前文步骤S1-1提及的烟支外观缺陷数据集，评价指标为IOU为0.5时的AP50，IOU为0.75时的AP75和FPS，所得比对结果如下表所示：
从表中可见，本发明提出的方法相比现有的SSD目标检测算法具有更高的检测精度，且检测速度相当。
综上所述，本发明的主要设计构思在于，在烟支外观缺陷检测场景中，为解决目前基于点估计的机器学习算法在数据稀缺区域导致过度自信决策的问题，提出基于变分推理的贝叶斯方法来改进SSD的骨干网络VGG16，具体是使用变分推理方式来计算真实的后验概率，利用概率分布的形式替换原骨干网络VGG16中卷积层权重的点估计机制，然后再利用SSD目标检测算法对改进后的VGG16提取出的特征进行检测，进而精准确定烟支外观是否有缺陷以及缺陷的类型和位置。本发明能够在不损失处理速度前提下提升缺陷检测精度，既节约大量的人力物力，并可以有效地为缺陷类型寻找根源提供可靠的技术支持，进而实现卷烟生产车间的智能化质量风险管控。
本发明实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c或a和b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，但以上仅为本发明的较佳实施例，需要言明的是，上述实施例及其优选方式所涉及的技术特征，本领域技术人员可以在不脱离、不改变本发明的设计思路以及技术效果的前提下，合理地组合搭配成多种等效方案；因此，本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其特征在于，包括：
预先构建基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测模型，所述烟支外观缺陷检测模型为SSD目标检测模型，且所述烟支外观缺陷检测模型包括基于变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络；
采集卷烟生产线中烟支组装切割后的烟支外观图像，作为待检测数据；
利用所述烟支外观缺陷检测模型对输入的所述烟支外观图像进行实时推理，得到烟支外观缺陷检测结果，包括：
基于改进后的骨干网络提取特征图；
使用每一层的default box对特征图进行信息提取；
由定位器根据每一个default box信息，生成检测框偏移量；并由分类器根据每一个default box信息，生成类别标签；
基于检测框偏移量以及类别标签，剔除无效检测框，并消除冗余的检测框；
输出最终的预测框及对应的类别标签。
2.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其特征在于，所述基于变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络包括：以变分推理方式计算后验概率，并利用概率分布的形式替换原SSD目标检测模型的骨干网络中卷积层权重的点估计机制。
3.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其特征在于，所述烟支外观缺陷检测模型的训练过程包括：
建立烟支外观缺陷检测数据集，作为输入的图像数据集；
利用变分贝叶斯推理方法改进后的骨干网络进行特征提取，得到多个特征图；
使用每一层的default box对特征图进行信息提取；
定位器根据每一个default box信息，生成检测框的偏移量，并将所述偏移量与groundtruth比对，生成定位损失；
分类器根据每一个default box信息，生成类别标签，并将所分类别与ground truth比对，生成分类损失；
综合所述分类损失与定位损失，生成模型的总损失并进行反向传播；
利用所述图像数据集进行重复迭代，直至达到设定训练次数后保存最佳的模型参数。
4.根据权利要求3所述的基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其特征在于，在进行特征提取之前还可以包括：
输入烟支外观缺陷图像及ground truth，其中包括预设标签及bounding box；
计算与default box的IOU，并将ground truth转变为default box的形式。
5.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其特征在于，所述剔除无效检测框包括：剔除标签为背景的检测框。
6.根据权利要求1所述的基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其特征在于，所述消除冗余的检测框包括：利用非极大值抑制方式消除冗余的检测框。
7.根据权利要求1～6任一项所述的基于变分贝叶斯推理的烟支外观缺陷检测方法，其特征在于，所述骨干网络为前置特征提取网络VGG16。
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