[發(fā)明專利]一種僅采用良品圖像的產(chǎn)品外觀缺陷檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111569775.7
• 申請(qǐng)日: 2021-12-21
• 公開（公告）號(hào): CN114240908A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳垣毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙大城市學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州九洲專利事務(wù)所有限公司 33101
• 代理人: 張羽振

1.一種僅采用良品圖像的產(chǎn)品外觀缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1、收集正常無缺陷產(chǎn)品的圖片樣本，對(duì)每張圖片進(jìn)行多次兩層網(wǎng)格劃分，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的自編碼器通過向量的方式對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼；用Adam優(yōu)化器對(duì)多層次自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，得到具有特征抽取能力的多層次自編碼器；

步驟S2、用具有特征抽取能力的多層次自編碼器對(duì)正常圖像樣本進(jìn)行編碼，所有正常產(chǎn)品的圖片通過兩層網(wǎng)格劃分得到的小圖像分塊，將第一層網(wǎng)格劃分和第二層網(wǎng)格劃分的圖像塊編碼數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在編碼數(shù)據(jù)庫(kù)中；存儲(chǔ)表示為{f_θ(p_normal)|P_normal}，其中f_θ表示多層次自編碼器，θ表示多層自編碼器的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；P_normal表示正常圖像樣本第二層網(wǎng)格劃分后的其中一塊；

步驟S3、在進(jìn)行缺陷產(chǎn)品檢測(cè)時(shí)，將待檢測(cè)圖片進(jìn)行兩層網(wǎng)格劃分后，將大圖像塊輸入多層次自編碼器進(jìn)行特征抽取，計(jì)算待檢測(cè)圖片編碼向量與正常樣本圖像編碼向量距離，得到每個(gè)像素點(diǎn)的異常分?jǐn)?shù)；將每個(gè)像素點(diǎn)的異常分?jǐn)?shù)與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，判斷該像素點(diǎn)是否存在缺陷；判斷待檢測(cè)圖片是否為缺陷產(chǎn)品圖片，并在圖片中分割出異常部分。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述僅采用良品圖像的產(chǎn)品外觀缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S1具體為：

步驟S101、對(duì)正常產(chǎn)品的圖片進(jìn)行兩層網(wǎng)格劃分，正常產(chǎn)品的圖片進(jìn)行第一層網(wǎng)格劃分后，將圖片分成k₁*k₁大小的大圖像塊，其中k₁表示大圖像塊的橫向長(zhǎng)度和縱向長(zhǎng)度；大圖像塊進(jìn)行第二層網(wǎng)格劃分后，得到k₂*k₂大小的小圖像分塊，其中k₂表示小圖像分塊的橫向長(zhǎng)度和縱向長(zhǎng)度；把第二層網(wǎng)格劃分后的每一個(gè)小圖像分塊輸入多層次自編碼器進(jìn)行第一階段編碼，得到編碼向量；

步驟S102、將同一大圖像塊的所有小圖像分塊第一階段編碼得到的編碼向量進(jìn)行順序拼接合并，再次輸入多層次自編碼器，進(jìn)行第二階段編碼，得到第一層網(wǎng)格劃分后所得大圖像塊的編碼向量；第二階段編碼的具體方式如下：

上式中，n表示第二層網(wǎng)格劃分后小圖像分塊的數(shù)量，i＝1，2，3，…n；上式中，f_θ(p)表示采用多層次自編碼器對(duì)大圖像塊進(jìn)行編碼，f表示多層自編碼器的計(jì)算公式，θ表示多層自編碼器的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；f_small表示第一階段編碼時(shí)多層次自編碼器抽取的細(xì)節(jié)信息，f_big表示第二階段編碼時(shí)多層次自編碼器編碼的全局信息，p_i表示對(duì)第一層網(wǎng)格劃分后的大圖像塊進(jìn)行第二層網(wǎng)格劃分得到的小圖像分塊；

步驟S103、在多層自編碼器后連接一個(gè)相對(duì)位置預(yù)測(cè)器網(wǎng)絡(luò)，相對(duì)位置預(yù)測(cè)器網(wǎng)絡(luò)由采用兩次全連接層組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成；隨機(jī)抽取兩個(gè)大圖像塊輸入多層次自編碼器進(jìn)行第一階段編碼和第二階段編碼；相對(duì)位置預(yù)測(cè)器網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)編碼后的兩個(gè)大圖像塊的相對(duì)位置，采用交叉熵距離和歐幾里得距離作為損失函數(shù)，并用Adam優(yōu)化器對(duì)多層次自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練；直至總的損失函數(shù)的計(jì)算值小于預(yù)設(shè)閾值，保多層自編碼器的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到具有特征抽取能力的多層次自編碼器。