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    基于MLP 深度學(xué)習(xí)的紗網(wǎng)缺陷檢測方法

    2022-09-27 06:14:22賀子芙劉春鵬李亞萍
    設(shè)備管理與維修 2022年17期
    關(guān)鍵詞:紗網(wǎng)像素模板

    賀子芙,劉春鵬,李亞萍

    (河南機(jī)電職業(yè)學(xué)院,河南鄭州 451191)

    0 引言

    隨著紗網(wǎng)工業(yè)的高速發(fā)展,紗網(wǎng)產(chǎn)品的質(zhì)量越來越高。為了能夠滿足紗網(wǎng)缺陷檢測的準(zhǔn)確度和靈敏度,對于紗網(wǎng)缺陷檢測設(shè)備的精度和功能的要求也越來越高[1-3]。

    紗網(wǎng)的檢測方式以紅外光譜技術(shù)和傳統(tǒng)圖像識別技術(shù)為主,由于光的色散,紅外光譜檢測在靈敏度上受到限制[4-5]。傳統(tǒng)圖像識別運(yùn)用了紋理模型法,無法有效降低計(jì)算的復(fù)雜度和提高檢測的準(zhǔn)確度[6-9]。隨著人工智能在各個(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用,相繼出現(xiàn)多種智能化檢測方式,智能機(jī)器視覺檢測成為未來缺陷檢測方式的發(fā)展趨勢。

    在使用機(jī)器視覺檢測過程中,本文提出了一種基于MLP(Multiple Perceptron)深度學(xué)習(xí)的紗網(wǎng)缺陷檢測方法,該檢測系統(tǒng)在檢測缺陷時(shí)將比對與訓(xùn)練學(xué)習(xí)到的紗網(wǎng)特征,并標(biāo)注出被檢測紗網(wǎng)所含有的缺陷,檢測信號輸送到下位機(jī),以便設(shè)備能夠精確處理有缺陷的紗網(wǎng)。經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)可知,在紗網(wǎng)產(chǎn)品的缺陷檢測等過程中,該方法能夠提高紗網(wǎng)產(chǎn)品檢測靈敏度和準(zhǔn)確度。在實(shí)際應(yīng)用中,該方法具有完善行業(yè)自動化的程度、縮短紗網(wǎng)缺陷檢測時(shí)間、降低人工成本、提高生產(chǎn)效率等優(yōu)勢。

    1 紗網(wǎng)缺陷檢測整體設(shè)計(jì)

    基于MLP 深度學(xué)習(xí)的紗網(wǎng)缺陷檢測,主要分為圖像采集、圖像算法、人機(jī)交互3 個(gè)部分(圖1)。

    圖1 設(shè)計(jì)流程

    圖像采集系統(tǒng)一般由鏡頭、光源、相機(jī)組成。在固定光源條件下,數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行圖像采集,并將其轉(zhuǎn)換為圖像信號,通過采集卡將信號傳輸?shù)教幚砟K。為了便于深度學(xué)習(xí)的比較,圖像的像素和每個(gè)圖像的亮度必須相同,且應(yīng)使用相同像素及固定相機(jī)與被檢測物的物相距。

    本文提出的基于MLP 深度學(xué)習(xí)的紗網(wǎng)缺陷檢測,需要高質(zhì)量圖像和高靈敏度:①在圖像采集時(shí)經(jīng)分析對比,選用分辨率為500 萬像素、傳感器為全幀轉(zhuǎn)移的DH-SV1411FC/FM 大恒數(shù)字CCD 工業(yè)相機(jī),同時(shí)加入閃光燈用來解決彌散現(xiàn)象的缺點(diǎn);②對SV-5014H、SV-03514、HF35HA-1B 三種鏡頭進(jìn)行多次拍攝試驗(yàn)后,經(jīng)過清晰度對比,確定選用SV-5014H 的50 mm 的定焦鏡頭;③經(jīng)多次試驗(yàn),光源采用環(huán)形白色LED 光,光源打光方式選擇為垂直照射環(huán)形光源時(shí)效果最佳。

    2 紗網(wǎng)缺陷檢測算法分析

    本文的紗網(wǎng)特征學(xué)習(xí),通過像素值來判定明亮與黑暗,將提取的特征圖中亮色部分置暗,暗色部分置亮,去掉檢測區(qū)域內(nèi)的邊緣部分,通過圖像中的像素值區(qū)分出的明亮與黑暗,可以準(zhǔn)確區(qū)分出紗網(wǎng)明亮紋路與暗色背景。

    MLP 分類是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu),它比其他人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)簡單、識別率高和分類速度快的特點(diǎn)。相比于單層的網(wǎng)絡(luò),由單獨(dú)的輸出單元變?yōu)槎鄠€(gè)輸出單元,在輸入與輸出單元之間增加n(n≥2)個(gè)隱藏層單元,通過多個(gè)簡單的非線性函數(shù)的疊加,使多層網(wǎng)絡(luò)近似非線性函數(shù)。

    MLP 用于分類,每個(gè)輸出對應(yīng)不同的類別,當(dāng)類別多時(shí)輸出層以Softmax 函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)。建立MLP 分類器時(shí),隱藏層數(shù)會影響分類的結(jié)果,因此需要仔細(xì)調(diào)整隱藏層的單元數(shù)。如圖2 所示,隱藏層單元數(shù)過小時(shí)會形成一個(gè)不太復(fù)雜的分離超平面,導(dǎo)致出現(xiàn)欠擬合;隱藏層單元數(shù)過大時(shí)可能會出現(xiàn)過度擬合情況,使分類器失去泛化能力。

    圖2 隱藏層單元數(shù)曲線

    MLP 分類需要調(diào)整參數(shù),合適的參數(shù)才能提高分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。經(jīng)過多次試驗(yàn),MLP 學(xué)習(xí)訓(xùn)練參數(shù)的設(shè)定為5 維特征向量、8層神經(jīng)元隱藏層,輸出設(shè)定為兩類,使用主成分分析,特征向量所在的組件數(shù)為3,隨機(jī)數(shù)初始化種子為42,使用的激勵(lì)函數(shù)

    使用MLP 多層感知器進(jìn)行分類時(shí),需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。利用完整的紗網(wǎng)圖像對MLP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,形成一個(gè)處理單元,將新的數(shù)據(jù)輸入到輸入層,由訓(xùn)練后的MLP 網(wǎng)絡(luò)形成的處理單元進(jìn)行處理,然后將輸出結(jié)果與預(yù)期結(jié)果進(jìn)行對比。如果不匹配,則繼續(xù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,網(wǎng)絡(luò)權(quán)重計(jì)算結(jié)果比經(jīng)典反向傳播算法得到的結(jié)果要更加精確完整。圖3 為待學(xué)習(xí)紗網(wǎng)圖和經(jīng)過基于MLP 紗網(wǎng)深度學(xué)習(xí)算法對紗網(wǎng)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)后,區(qū)分出的紗網(wǎng)明亮紋路與暗色背景。

    圖3 待學(xué)習(xí)紗網(wǎng)圖和MLP 算法紗網(wǎng)特征

    3 紗網(wǎng)形狀模板匹配

    與其他模板匹配方法相比,灰度值的模板匹配是最為基礎(chǔ)的一類匹配算法。本文基于形狀的模板匹配采用灰度值模板匹配,不僅能夠解決因外界環(huán)境因素導(dǎo)致的匹配精度降低的問題,而且其檢測過程的計(jì)算量也低于相關(guān)性的模板匹配(圖4)。

    圖4 形狀模板匹配流程

    創(chuàng)建形狀模板需要先定義圖像中的模板區(qū)域點(diǎn)集Pi=(ri,ci)T,每個(gè)像素點(diǎn)所關(guān)聯(lián)方向向量di=(ti,ui)T,其中i=1,…,n。對被檢測圖像上每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行模板匹配,需要計(jì)算像素點(diǎn)的方向向量e(r,c)=(v(r,c),wr,c)。在模板匹配過程中,利用仿射變換矩陣M 對模板進(jìn)行仿射變換,之后模板區(qū)域的點(diǎn)集PMi=Mpi,在被檢測的圖像特點(diǎn)處計(jì)算所有與該點(diǎn)對應(yīng)的方向向量與被檢測的圖像中對應(yīng)的點(diǎn)處方向向量的積,和作為交換后的模板在q 處的相似度量S,S=

    4 紗網(wǎng)檢測仿真

    為驗(yàn)證該紗網(wǎng)缺陷檢測方法的正確性和有效性,在Halcon視覺軟件中篩選實(shí)驗(yàn)所需的深度學(xué)習(xí)算子,設(shè)計(jì)并完成紗網(wǎng)缺陷檢測的算法設(shè)計(jì),利用紗網(wǎng)檢測程序進(jìn)行缺陷檢測。

    該方法在訓(xùn)練檢測時(shí),能夠去除其他不需要區(qū)域的影響,逐漸取得最終理想的檢測圖。檢測仿真過程運(yùn)用離線檢測,即對生產(chǎn)線生產(chǎn)過程中指定間隔時(shí)間拍攝待檢測紗網(wǎng)圖片進(jìn)行每一段紗網(wǎng)表面的缺陷檢測。圖5 為紗網(wǎng)待檢測圖,圖6 為MLP 算法對紗網(wǎng)缺陷檢測圖。

    圖5 紗網(wǎng)待檢測圖

    圖6 MLP 算法缺陷檢測圖

    根據(jù)MLP 算法進(jìn)行的紗網(wǎng)缺陷檢測效果可以看出,紗網(wǎng)含有的缺陷被精確地覆蓋,去除噪聲情況較好,能夠去除其他所不需要區(qū)域的影響,逐漸取得最終理想的檢測圖,基本上沒有區(qū)域的誤判,在準(zhǔn)確性和靈敏性方面有很好的表現(xiàn)。通過仿真檢測數(shù)據(jù)分析可知,檢測正確率在98%以上,能夠滿足生產(chǎn)效率的要求;每個(gè)算子的平均處理時(shí)間為375 ms,小于紅外光譜檢測技術(shù)和傳統(tǒng)圖像識別檢測技術(shù)所消耗的時(shí)間。如果不考慮其他外界因素影響,其每小時(shí)能夠檢測近萬張紗網(wǎng)圖片。

    5 結(jié)束語

    本文提出的基于MLP 深度學(xué)習(xí)的紗網(wǎng)缺陷檢測方法,運(yùn)用了機(jī)器視覺的深度學(xué)習(xí),在準(zhǔn)確性上有較大優(yōu)勢。經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該檢測方法可應(yīng)用于實(shí)際的紗網(wǎng)檢測系統(tǒng),具有一定的工程價(jià)值。但該方法在實(shí)驗(yàn)仿真時(shí),主要針對于紗網(wǎng)中的破損和斷網(wǎng)問題,未涉及紗網(wǎng)中網(wǎng)格尺寸是否合格,因此該缺陷檢測方法還有提升空間。

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