CN117152119A - 一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，包括以下步骤：数据收集与准备：收集包括正常型材和各种类型的瑕疵型材的图像数据；数据预处理：使用滤波器或深度学习方法去除图像中的噪声；深度学习模型选择：使用深度学习架构，包括卷积神经网络；模型训练：使用数据增强技术，包括随机旋转、翻转、缩放和平移，以扩充训练数据。本发明通过使用深度学习模型和大规模数据集进行训练，可以实现更高的瑕疵检测准确性，这意味着更多的瑕疵可以被正确识别和分类，减少了误报和漏报，基于硬件加速和高效的深度学习算法，可以在实时或近实时环境中进行瑕疵检测，提高了处理速度和生产效率。
Description
技术领域
本发明涉及型材瑕疵检测领域，具体为一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法。
背景技术
型材瑕疵检测是一种用于识别和检测金属或塑料型材，例如管道、梁、棒材、管材等上的缺陷、损伤或质量问题的技术，这些型材通常用于建筑、制造、汽车工业和其他应用中，因此对其质量的准确检测至关重要，型材瑕疵检测可以使用各种传感器和计算机视觉技术来实现，其目的是提高产品质量、减少废品率和确保产品符合相关的质量标准和规范。
传统的基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法存在一些缺点，包括以下几个方面：
1.对复杂瑕疵的识别困难：传统方法通常依赖于预定义的规则和特征来检测瑕疵，这限制了其对复杂瑕疵的识别能力，当瑕疵具有多样性、非常细微或难以用简单的特征描述时，传统方法容易失效；
2.需要人工特征工程：传统方法通常需要手工设计和提取图像特征，这需要专业知识和大量时间，这些特征可能对瑕疵的变化敏感性较低，导致性能下降；
3.对光照和背景变化敏感：传统方法对光照和背景变化敏感，这可能导致误检测或漏检测，环境光线变化或型材表面颜色不均匀性会影响算法的稳定性；
4.难以应对实时性要求：有些传统方法的计算复杂度较高，难以满足实时性要求，尤其是在高速生产线上。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，包括以下步骤：
步骤S1:数据收集与准备：
数据采集：收集包括正常型材和各种类型的瑕疵型材的图像数据，确保数据来源多样，以代表真实型材的多种情况；
数据标签：对图像数据进行标注，即为每个图像指定其包含的瑕疵的类型和位置，这是监督学习的关键，通过自动预处理、人工干预和半自动的方式进行；
数据分割：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型训练，验证集用于超参数调整，测试集用于最终性能评估；
步骤S2:数据预处理：
去噪和增强：使用滤波器或深度学习方法去除图像中的噪声，然后通过应用增强技术，包括直方图均衡化或对比度增强，以提高图像质量；
尺寸标准化：调整图像的大小和分辨率，以确保它们具有一致的尺寸，有助于模型更好地处理图像；
步骤S3:深度学习模型选择：
模型架构：使用深度学习架构，包括卷积神经网络，以处理图像数据，还可以使用预训练模型，包括ResNet和Inception，以提高性能；
网络深度和宽度：根据数据集大小和复杂性选择模型的深度和宽度；
步骤S4:模型训练：
数据增强：使用数据增强技术，包括随机旋转、翻转、缩放和平移，以扩充训练数据，提高模型的泛化能力；
迁移学习：利用预训练模型的权重来初始化模型，然后微调模型以适应型材瑕疵检测任务；
步骤S5:模型评估与优化：
性能评估：使用独立的测试数据集评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等，分析混淆矩阵以了解模型的误差类型；
超参数调整：根据验证集的性能调整模型的超参数，包括学习率、批大小；
模型解释和可解释性：分析模型的决策过程，以了解为何模型会产生特定的预测，有助于调整模型和提高其可解释性；
步骤S6，部署与维护：
硬件加速：部署时使用GPU或FPGA来加速模型推断，以满足实时性要求；
模型监控：建立监控系统，以定期检查模型性能并检测模型漂移，如果模型性能下降，及时进行维护和更新；
自动化部署：自动化模型部署和推断流程，以降低操作复杂性。
进一步的，所述步骤S1中，数据采集的具体步骤：
收集数据：开始收集数据并存储在合适的数据存储介质中，包括数据库、文件系统；
数据清洗和预处理：对采集到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等，以及预处理，包括标准化、归一化；
标注和注释：对需要的数据进行标注或注释，特别是在监督学习的情况下；
数据质量评估：对清洗和预处理后的数据进行质量评估，确保数据质量满足模型训练的要求。
进一步的，所述步骤S1中，数据标签处理的具体步骤如下：
自动预处理和初步标签生成：
自动标签生成：基于图像特征、颜色、纹理的自动分类，配合计算机视觉算法对图像进行初步标签生成；
初步标签校验：通过自动标签生成后，对生成的标签进行初步的校验，识别和纠正可能的错误或不准确的标签；
人工干预和修正：
人工标签修正：使用图形用户界面或标签编辑工具，允许人工干预和修正自动生成的标签，人工可以查看图像，修改或调整标签以确保准确性；
反馈循环：在人工修正的过程中，收集反馈信息，可以用于改进自动标签生成的算法，以逐步提高其准确性；
半自动标签传播：
标签传播算法：基于人工修正的一部分数据，使用标签传播算法，将修正的标签推广到未标记的类似图像上，以减少人工标记的工作量；
标签传播验证：对传播的标签进行验证和校验，确保传播算法的准确性和效果；
综合标签集成和整合：
多模态整合：如果有多种数据来源或多种标签生成方式，需要将不同来源的标签进行整合和融合，以获得更准确和完整的标签信息；
冲突解决：处理标签之间的冲突，来自不同来源的标签冲突或标签不一致情况，需要制定规则或进行人工干预解决；
数据集验证和反馈迭代：
验证数据集质量：使用半自动标签的数据集进行模型训练，然后评估模型的性能，反馈到整个数据标签处理流程中，以调整和优化标签生成和修正的步骤。
进一步的，所述步骤S1中，数据分割的具体步骤：
划分数据集：将已经采集、清洗和预处理的数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，70％-80％的数据用于训练，10％-15％的数据用于验证，10％-15％的数据用于测试；
保持数据分布的一致性：确保每个数据集中的样本都能够代表整体数据的特征，避免在某个数据集中出现特定类别过多或过少的情况；
随机化：在划分数据集时，需要随机打乱数据顺序，以确保数据集的随机性，避免有序数据对模型训练造成影响；
考虑时间序列数据：如果数据具有时间序列性质，需要特殊处理，确保在训练、验证和测试集中都包含各种时间段的数据；
分配样本：将数据按照事先确定的比例分配给训练集、验证集和测试集；
数据集的保存和导出：将划分好的数据集保存为适合模型训练的格式，包括CSV、JSON和HDF5。
进一步的，所述步骤S2中，在处理图像数据之前，首先需要进行数据预处理：
图像加载：读取图像数据并将其加载到内存中；
尺寸调整：调整图像的大小，以符合所选的预训练模型的输入尺寸，这些模型需要特定大小的输入图像；
均值减法：对图像进行均值减法，即减去每个通道的均值，有助于标准化输入数据。
进一步的，所述步骤S3中，在加载预训练模型后，需要添加自定义顶层，以便将模型适应特定的图像分类或检测任务：
顶层架构：添加一个或多个全连接层以构建自定义分类头或检测头，具体取决于任务；
输出层：输出层的神经元数量应等于任务中的类别数，使用softmax激活函数分类任务。
进一步的，所述步骤S4中，配置模型的损失函数、优化器和度量标准，然后进行训练：
损失函数：对于分类任务，常用的损失函数包括交叉熵损失，对于目标检测任务，使用适当的损失函数；
优化器：使用优化器，包括Adam和SGD来最小化损失函数；
度量标准：定义用于评估模型性能的度量标准，包括准确率、精确度、召回率；
训练：使用训练数据集来训练模型，在训练期间，自定义顶层的权重将会更新，而冻结的预训练层的权重将保持不变。
进一步的，所述步骤S5中，如果训练结果不如预期，需要微调模型：
解冻层：解冻一些或所有预训练层，允许它们在训练中更新权重；
调整学习率：减小预训练层的学习率，以防止过度调整；
继续训练：继续训练模型，以改进性能。
进一步的，所述步骤S5中，在训练完成后，评估模型性能并进行部署：
评估：使用测试数据集评估模型性能，根据任务的要求计算各种指标；
部署：将训练好的模型部署到生产环境，以进行实际预测。
进一步的，所述步骤S6中，在部署阶段，可以实施多传感器融合，使用多类型传感器收集数据，确保数据的准确性和可靠性，而且需要在不同条件下进行多次采集，以覆盖多种情况，使用加权融合、卡尔曼滤波和粒子滤波算法，将不同传感器的数据整合成一个综合的数据集，以提供更准确的信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过使用深度学习模型和大规模数据集进行训练，可以实现更高的瑕疵检测准确性，这意味着更多的瑕疵可以被正确识别和分类，减少了误报和漏报，基于硬件加速和高效的深度学习算法，可以在实时或近实时环境中进行瑕疵检测，提高了处理速度和生产效率；
2、本发明通过数据增强和迁移学习等技术有助于提高模型的泛化能力，使其能够处理不同类型和形状的瑕疵，而不仅仅是训练数据中存在的那些，可以实现自动化的瑕疵检测，减少了人工干预的需求，它还具有可扩展性，可以适应不同规模和复杂度的生产线；
3、本发明通过在生产环境中实时部署，可以提供即时的瑕疵检测结果和反馈，使生产过程能够迅速应对问题，自动化的检测系统可以减少人工劳动力需求，并减少瑕疵品的制造成本，因为瑕疵可以在早期被检测和处理，而不是在后期；
4、本发明具有记录和报告功能，可以跟踪生产线上的瑕疵情况，为质量管理提供详细的数据，自动化部署和监控系统使得改进的方法易于维护和更新，确保长期的稳定性和性能。
附图说明
图1为本发明一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法流程示意图。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：
一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，包括以下步骤：
步骤S1:数据收集与准备：
数据采集：收集包括正常型材和各种类型的瑕疵型材的图像数据，确保数据来源多样，以代表真实型材的多种情况；
数据标签：对图像数据进行标注，即为每个图像指定其包含的瑕疵的类型和位置，这是监督学习的关键，通过自动预处理、人工干预和半自动的方式进行；
数据分割：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型训练，验证集用于超参数调整，测试集用于最终性能评估；
本实施例中，数据采集的具体步骤：
收集数据：开始收集数据并存储在合适的数据存储介质中，包括数据库、文件系统；
数据清洗和预处理：对采集到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等，以及预处理，包括标准化、归一化；
标注和注释：对需要的数据进行标注或注释，特别是在监督学习的情况下；
数据质量评估：对清洗和预处理后的数据进行质量评估，确保数据质量满足模型训练的要求；
数据标签处理的具体步骤如下：
自动预处理和初步标签生成：
自动标签生成：基于图像特征、颜色、纹理的自动分类，配合计算机视觉算法对图像进行初步标签生成；
初步标签校验：通过自动标签生成后，对生成的标签进行初步的校验，识别和纠正可能的错误或不准确的标签；
人工干预和修正：
人工标签修正：使用图形用户界面或标签编辑工具，允许人工干预和修正自动生成的标签，人工可以查看图像，修改或调整标签以确保准确性；
反馈循环：在人工修正的过程中，收集反馈信息，可以用于改进自动标签生成的算法，以逐步提高其准确性；
半自动标签传播：
标签传播算法：基于人工修正的一部分数据，使用标签传播算法，将修正的标签推广到未标记的类似图像上，以减少人工标记的工作量；
标签传播验证：对传播的标签进行验证和校验，确保传播算法的准确性和效果；
综合标签集成和整合：
多模态整合：如果有多种数据来源或多种标签生成方式，需要将不同来源的标签进行整合和融合，以获得更准确和完整的标签信息；
冲突解决：处理标签之间的冲突，来自不同来源的标签冲突或标签不一致情况，需要制定规则或进行人工干预解决；
数据集验证和反馈迭代：
验证数据集质量：使用半自动标签的数据集进行模型训练，然后评估模型的性能，反馈到整个数据标签处理流程中，以调整和优化标签生成和修正的步骤；
数据分割的具体步骤：
划分数据集：将已经采集、清洗和预处理的数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，70％-80％的数据用于训练，10％-15％的数据用于验证，10％-15％的数据用于测试；
保持数据分布的一致性：确保每个数据集中的样本都能够代表整体数据的特征，避免在某个数据集中出现特定类别过多或过少的情况；
随机化：在划分数据集时，需要随机打乱数据顺序，以确保数据集的随机性，避免有序数据对模型训练造成影响；
考虑时间序列数据：如果数据具有时间序列性质，需要特殊处理，确保在训练、验证和测试集中都包含各种时间段的数据；
分配样本：将数据按照事先确定的比例分配给训练集、验证集和测试集；
数据集的保存和导出：将划分好的数据集保存为适合模型训练的格式，包括CSV、JSON和HDF5。
步骤S2:数据预处理：
去噪和增强：使用滤波器或深度学习方法去除图像中的噪声，然后通过应用增强技术，包括直方图均衡化或对比度增强，以提高图像质量；
尺寸标准化：调整图像的大小和分辨率，以确保它们具有一致的尺寸，有助于模型更好地处理图像；
本实施例中，在处理图像数据之前，首先需要进行数据预处理：
图像加载：读取图像数据并将其加载到内存中；
尺寸调整：调整图像的大小，以符合所选的预训练模型的输入尺寸，这些模型需要特定大小的输入图像；
均值减法：对图像进行均值减法，即减去每个通道的均值，有助于标准化输入数据。
步骤S3:深度学习模型选择：
模型架构：使用深度学习架构，包括卷积神经网络，以处理图像数据，还可以使用预训练模型，包括ResNet和Inception，以提高性能；
网络深度和宽度：根据数据集大小和复杂性选择模型的深度和宽度；
本实施例中，在加载预训练模型后，需要添加自定义顶层，以便将模型适应特定的图像分类或检测任务：
顶层架构：添加一个或多个全连接层以构建自定义分类头或检测头，具体取决于任务；
输出层：输出层的神经元数量应等于任务中的类别数，使用softmax激活函数分类任务。
步骤S4:模型训练：
数据增强：使用数据增强技术，包括随机旋转、翻转、缩放和平移，以扩充训练数据，提高模型的泛化能力；
迁移学习：利用预训练模型的权重来初始化模型，然后微调模型以适应型材瑕疵检测任务；
本实施例中，配置模型的损失函数、优化器和度量标准，然后进行训练：
损失函数：对于分类任务，常用的损失函数包括交叉熵损失，对于目标检测任务，使用适当的损失函数；
优化器：使用优化器，包括Adam和SGD来最小化损失函数；
度量标准：定义用于评估模型性能的度量标准，包括准确率、精确度、召回率；
训练：使用训练数据集来训练模型，在训练期间，自定义顶层的权重将会更新，而冻结的预训练层的权重将保持不变。
步骤S5:模型评估与优化：
性能评估：使用独立的测试数据集评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等，分析混淆矩阵以了解模型的误差类型；
超参数调整：根据验证集的性能调整模型的超参数，包括学习率、批大小；
模型解释和可解释性：分析模型的决策过程，以了解为何模型会产生特定的预测，有助于调整模型和提高其可解释性；
本实施例中，在训练完成后，评估模型性能并进行部署：
评估：使用测试数据集评估模型性能，根据任务的要求计算各种指标；
部署：将训练好的模型部署到生产环境，以进行实际预测；
如果训练结果不如预期，需要微调模型：
解冻层：解冻一些或所有预训练层，允许它们在训练中更新权重；
调整学习率：减小预训练层的学习率，以防止过度调整；
继续训练：继续训练模型，以改进性能。
步骤S6，部署与维护：
硬件加速：部署时使用GPU或FPGA来加速模型推断，以满足实时性要求；
模型监控：建立监控系统，以定期检查模型性能并检测模型漂移，如果模型性能下降，及时进行维护和更新；
自动化部署：自动化模型部署和推断流程，以降低操作复杂性；
本实施例中，在部署阶段，可以实施多传感器融合，使用多类型传感器收集数据，确保数据的准确性和可靠性，而且需要在不同条件下进行多次采集，以覆盖多种情况，使用加权融合、卡尔曼滤波和粒子滤波算法，将不同传感器的数据整合成一个综合的数据集，以提供更准确的信息。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:数据收集与准备：
数据采集：收集包括正常型材和各种类型的瑕疵型材的图像数据，确保数据来源多样，以代表真实型材的多种情况；
数据标签：对图像数据进行标注，即为每个图像指定其包含的瑕疵的类型和位置，这是监督学习的关键，通过自动预处理、人工干预和半自动的方式进行；
数据分割：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型训练，验证集用于超参数调整，测试集用于最终性能评估；
步骤S2:数据预处理：
去噪和增强：使用滤波器或深度学习方法去除图像中的噪声，然后通过应用增强技术，包括直方图均衡化或对比度增强，以提高图像质量；
尺寸标准化：调整图像的大小和分辨率，以确保它们具有一致的尺寸，有助于模型更好地处理图像；
步骤S3:深度学习模型选择：
模型架构：使用深度学习架构，包括卷积神经网络，以处理图像数据，还可以使用预训练模型，包括ResNet和Inception，以提高性能；
网络深度和宽度：根据数据集大小和复杂性选择模型的深度和宽度；
步骤S4:模型训练：
数据增强：使用数据增强技术，包括随机旋转、翻转、缩放和平移，以扩充训练数据，提高模型的泛化能力；
迁移学习：利用预训练模型的权重来初始化模型，然后微调模型以适应型材瑕疵检测任务；
步骤S5:模型评估与优化：
性能评估：使用独立的测试数据集评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等，分析混淆矩阵以了解模型的误差类型；
超参数调整：根据验证集的性能调整模型的超参数，包括学习率、批大小；
模型解释和可解释性：分析模型的决策过程，以了解为何模型会产生特定的预测，有助于调整模型和提高其可解释性；
步骤S6，部署与维护：
硬件加速：部署时使用GPU或FPGA来加速模型推断，以满足实时性要求；
模型监控：建立监控系统，以定期检查模型性能并检测模型漂移，如果模型性能下降，及时进行维护和更新；
自动化部署：自动化模型部署和推断流程，以降低操作复杂性。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，数据采集的具体步骤：
收集数据：开始收集数据并存储在合适的数据存储介质中，包括数据库、文件系统；
数据清洗和预处理：对采集到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等，以及预处理，包括标准化、归一化；
标注和注释：对需要的数据进行标注或注释，特别是在监督学习的情况下；
数据质量评估：对清洗和预处理后的数据进行质量评估，确保数据质量满足模型训练的要求。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，数据标签处理的具体步骤如下：
自动预处理和初步标签生成：
自动标签生成：基于图像特征、颜色、纹理的自动分类，配合计算机视觉算法对图像进行初步标签生成；
初步标签校验：通过自动标签生成后，对生成的标签进行初步的校验，识别和纠正可能的错误或不准确的标签；
人工干预和修正：
人工标签修正：使用图形用户界面或标签编辑工具，允许人工干预和修正自动生成的标签，人工可以查看图像，修改或调整标签以确保准确性；
反馈循环：在人工修正的过程中，收集反馈信息，可以用于改进自动标签生成的算法，以逐步提高其准确性；
半自动标签传播：
标签传播算法：基于人工修正的一部分数据，使用标签传播算法，将修正的标签推广到未标记的类似图像上，以减少人工标记的工作量；
标签传播验证：对传播的标签进行验证和校验，确保传播算法的准确性和效果；
综合标签集成和整合：
多模态整合：如果有多种数据来源或多种标签生成方式，需要将不同来源的标签进行整合和融合，以获得更准确和完整的标签信息；
冲突解决：处理标签之间的冲突，来自不同来源的标签冲突或标签不一致情况，需要制定规则或进行人工干预解决；
数据集验证和反馈迭代：
验证数据集质量：使用半自动标签的数据集进行模型训练，然后评估模型的性能，反馈到整个数据标签处理流程中，以调整和优化标签生成和修正的步骤。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，数据分割的具体步骤：
划分数据集：将已经采集、清洗和预处理的数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，70％-80％的数据用于训练，10％-15％的数据用于验证，10％-15％的数据用于测试；
保持数据分布的一致性：确保每个数据集中的样本都能够代表整体数据的特征，避免在某个数据集中出现特定类别过多或过少的情况；
随机化：在划分数据集时，需要随机打乱数据顺序，以确保数据集的随机性，避免有序数据对模型训练造成影响；
考虑时间序列数据：如果数据具有时间序列性质，需要特殊处理，确保在训练、验证和测试集中都包含各种时间段的数据；
分配样本：将数据按照事先确定的比例分配给训练集、验证集和测试集；
数据集的保存和导出：将划分好的数据集保存为适合模型训练的格式，包括CSV、JSON和HDF5。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S2中，在处理图像数据之前，首先需要进行数据预处理：
图像加载：读取图像数据并将其加载到内存中；
尺寸调整：调整图像的大小，以符合所选的预训练模型的输入尺寸，这些模型需要特定大小的输入图像；
均值减法：对图像进行均值减法，即减去每个通道的均值，有助于标准化输入数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S3中，在加载预训练模型后，需要添加自定义顶层，以便将模型适应特定的图像分类或检测任务：
顶层架构：添加一个或多个全连接层以构建自定义分类头或检测头，具体取决于任务；
输出层：输出层的神经元数量应等于任务中的类别数，使用softmax激活函数分类任务。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S4中，配置模型的损失函数、优化器和度量标准，然后进行训练：
损失函数：对于分类任务，常用的损失函数包括交叉熵损失，对于目标检测任务，使用适当的损失函数；
优化器：使用优化器，包括Adam和SGD来最小化损失函数；
度量标准：定义用于评估模型性能的度量标准，包括准确率、精确度、召回率；
训练：使用训练数据集来训练模型，在训练期间，自定义顶层的权重将会更新，而冻结的预训练层的权重将保持不变。
8.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S5中，如果训练结果不如预期，需要微调模型：
解冻层：解冻一些或所有预训练层，允许它们在训练中更新权重；
调整学习率：减小预训练层的学习率，以防止过度调整；
继续训练：继续训练模型，以改进性能。
9.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S5中，在训练完成后，评估模型性能并进行部署：
评估：使用测试数据集评估模型性能，根据任务的要求计算各种指标；
部署：将训练好的模型部署到生产环境，以进行实际预测。
10.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法，其特征在于：所述步骤S6中，在部署阶段，可以实施多传感器融合，使用多类型传感器收集数据，确保数据的准确性和可靠性，而且需要在不同条件下进行多次采集，以覆盖多种情况，使用加权融合、卡尔曼滤波和粒子滤波算法，将不同传感器的数据整合成一个综合的数据集，以提供更准确的信息。
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| CN202311242025.8A CN117152119A (zh) | 2023-09-25 | 2023-09-25 | 一种基于图像处理的型材瑕疵视觉检测方法 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117908495A (zh) * | 2024-03-12 | 2024-04-19 | 苏州昊信精密科技有限公司 | 基于多传感器的柔性高精度加工系统及加工方法 |
| CN117933828A (zh) * | 2024-03-20 | 2024-04-26 | 上海强华实业股份有限公司 | 一种精烧工艺闭环质量反馈与过程参数自适应调节方法 |
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- 2023-09-25 CN CN202311242025.8A patent/CN117152119A/zh active Pending
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