[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的印刷品背景異色缺陷檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010427475.4
• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111340898A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王巖松;和江鎮(zhèn);方志斌;韓飛;張奔
• 申請（專利權(quán)）人: 征圖新視（江蘇）科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T7/11;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 常州品益專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32401
• 代理人: 喬楠

本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的印刷品背景異色缺陷檢測方法，包括：采集印刷品無缺陷圖像，將采集到的圖像進(jìn)行前景灰度值置零處理，然后再將圖像裁剪成M*N個(gè)K*K像素的子圖像，收集一定數(shù)量的上述樣本，作為訓(xùn)練樣品集，建立深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，輸入訓(xùn)練樣品集，利用訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對實(shí)際產(chǎn)品圖像進(jìn)行檢測，根據(jù)各個(gè)小圖匹配比率，生成M*N的二維矩陣，根據(jù)二維矩陣結(jié)果判斷產(chǎn)品是否有無異色缺陷。本發(fā)明提高了異色缺陷的檢出率，簡化了深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及印刷品表面缺陷檢測領(lǐng)域，尤其是一種采用深度學(xué)習(xí)對印刷品表面低對比度的異色缺陷進(jìn)行檢測的方法。

背景技術(shù)

印刷品表面在印刷過程中，受到操作以及工藝等原因的影響，容易造成印刷品出現(xiàn)一種低對比度、面積較大不同于印刷品表面顏色的缺陷，由于印刷品表面復(fù)雜前景的影響，此類缺陷不能夠很好的進(jìn)行檢測。

現(xiàn)有技術(shù)中所采用的方式通常是對圖像進(jìn)行去噪處理后，圖像進(jìn)行二值化，分割得到前景和背景，然后進(jìn)行連通區(qū)域分析，從而得到具體的特征區(qū)塊；上述算法的核心在于找到“灰度突變”的區(qū)域，而背景異色這類缺陷與周圍領(lǐng)域灰度值一般相差不大，圖像在進(jìn)行二值化時(shí)，較難分割出缺陷區(qū)域。

并且傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法比較依賴光源成像，參數(shù)設(shè)置較為嚴(yán)格時(shí)，存在大量好品誤檢，參數(shù)較為寬松時(shí)，會造成大量缺陷漏檢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：提供一種基于深度學(xué)習(xí)的印刷品背景異色缺陷檢測方法，具有檢出率高、誤檢率低等特點(diǎn)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種基于深度學(xué)習(xí)的印刷品背景異色缺陷檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

1）收集原始訓(xùn)練圖像C，并進(jìn)行預(yù)處理，得到圖像A；

2）對預(yù)處理后的圖像A進(jìn)行分割處理，得到小圖像a，并對每個(gè)小圖像a進(jìn)行編號；

3）將上述編號處理好的每一個(gè)小圖像a分別放入到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，具體為：

A、采用多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)RBM對分割后的小圖a包含的R、G、B三個(gè)通道分別進(jìn)行獨(dú)立訓(xùn)練，然后對小圖a的R、G、B三個(gè)通道分別進(jìn)行特征提取；

B、無監(jiān)督訓(xùn)練每層RBM，得到每個(gè)RBM分層的前向權(quán)值和后向權(quán)值，然后通過BP算法微調(diào)，對深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)不斷進(jìn)行調(diào)整，使模型收斂到局部最優(yōu)點(diǎn)，完成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；

4）將采集到的實(shí)際產(chǎn)品圖像B以步驟2）中同樣的方式分割為多個(gè)大小與小圖像a一致的小圖像b，并對每個(gè)小圖像b編號；編號后的每個(gè)小圖像b分別對應(yīng)與每個(gè)編號后訓(xùn)練好的小圖像a的模型進(jìn)行匹配度比對；并根據(jù)匹配度比對結(jié)果判別有無異色缺陷。

進(jìn)一步的說，本發(fā)明所述的步驟1）中，原始訓(xùn)練圖像C為沒有任何缺陷的標(biāo)準(zhǔn)印刷品彩色圖像；所述的預(yù)處理為對彩色圖像的非檢測區(qū)域的前景進(jìn)行前景灰度值置零處理。

進(jìn)一步的說，本發(fā)明所述的步驟2）中，對分割后的小圖像a按照其在圖像A中的相對位置，按照從上到下、從左到右的次序進(jìn)行編號。

進(jìn)一步的說，本發(fā)明所述的步驟3）中的訓(xùn)練步驟包括：

A、初始化小圖像a的狀態(tài)為，其中是可視層的樣本的狀態(tài)向量，M為小圖像a的數(shù)目。

B、基于已知可視層的情況，根據(jù)隱含層的條件概率函數(shù)計(jì)算隱藏單元的狀態(tài)分布，從條件分布中抽取。

C、基于隱含層的狀態(tài)，根據(jù)可視層的條件概率函數(shù)計(jì)算可視單元的狀態(tài)分布，從條件分布中抽取。

D、計(jì)算隱藏單元的狀態(tài)分布函數(shù)。

E、依據(jù)可視層和隱含層重構(gòu)前后的狀態(tài)對參數(shù)進(jìn)行更新，各個(gè)參數(shù)更新公式如下：