[發明專利]小五金的缺陷識別檢測方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110098197.7
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112767369A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 梁智宇;蘇彩紅;詹寧宙
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院;佛山市精視自動化科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 葉潔勇

1.一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

對包含缺陷的小五金進行圖像采集，從采集的圖像中提取出小五金的目標檢測區域，將多張目標檢測區域的圖像形成小五金的初始圖像集，對所述初始圖像集中的缺陷區域進行人工標注；

對標注好的初始圖像集中的初始圖像進行圖像擴充，對擴充后的初始圖像進行預處理，得到樣本圖像集；

將樣本圖像集劃分為訓練集和驗證集，將所述訓練集輸入搭建好的語義分割模型進行訓練，通過驗證集對所述語義分割模型進行驗證，當語義分割模型的損失函數值收斂時，得到訓練好的語義分割模型；

在線采集待檢小五金的產品圖像，將所述待檢小五金的產品圖像輸入訓練好的語義分割模型，得到預測結果，所述預測結果包括確定所述待檢小五金為合格品還是不良品。

2.根據權利要求1所述的一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述語義分割模型采用編碼器-解碼器網絡模型，所述編碼器-解碼器網絡模型包含改進編碼器和解碼器，其中，所述改進編碼器包括編碼器和殘差連接模塊，所述殘差連接模塊包括第一殘差卷積層、第一殘差批標準化層、第一殘差激活函數、第二殘差卷積層、第二殘差批標準化層和第二殘差激活函數，所述編碼器包括第一編碼卷積層、編碼批標準化層、編碼激活函數、第二編碼卷積層和隨機失活層。

3.根據權利要求2所述的一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述第一編碼卷積層的步長為1，所述第二編碼卷積層的步長為2，所述第一編碼卷積層的卷積核大小為3*3，所述第二編碼卷積層的卷積核大小為2*2，所述第一殘差卷積層和第二殘差卷積層的卷積核大小為3*3。

4.根據權利要求1所述的一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述將所述訓練集輸入搭建好的語義分割模型進行訓練，還包括：

對所述樣本圖像集中的樣本圖像進行一次卷積操作，得到特征圖，所述卷積操作的卷積核數目為64、卷積核大小為3*3、并采用填充策略，使特征圖的數目為64、且所述特征圖與樣本圖像的尺寸大小保持一致。

5.根據權利要求2所述的一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述解碼器包括上采樣層、解碼卷積層、解碼激活函數和輸出層，所述解碼器與所述改進編碼器通過跳躍連接結構進行連接。

6.根據權利要求5所述的一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述上采樣層為2*2轉置卷積，其卷積核大小為2；所述解碼卷積層的卷積核大小為3*3，所述輸出層的卷積核大小為1*1。

7.根據權利要求2所述的一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述將所述待檢小五金的產品圖像輸入訓練好的語義分割模型，得到預測結果，包括：

將所述產品圖像輸入訓練好的語義分割模型，得到預測圖像，所述預測圖像分割定位有缺陷區域，所述預測圖像與所述待檢小五金的產品圖像的尺寸大小一致；

分別計算每個缺陷區域的像素面積占所述預測圖像的像素面積的比例，當所述比例低于設定的比例閾值時，確定該待檢小五金為合格品；當所述比例達到設定的比例閾值時，確定該待檢小五金為不良品。

8.根據權利要求7所述的一種小五金的缺陷識別檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

分別對各個種類的缺陷使用對應的顏色進行標記，當確定該待檢小五金為不良品時，輸出該待檢小五金中每一類缺陷的缺陷類型和像素面積。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至8任一項所述的小五金的缺陷識別檢測方法的步驟。

10.一種小五金的缺陷識別檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至8中任一項所述的小五金的缺陷識別檢測方法。