CN113362313A - 一种基于自监督学习的缺陷检测方法及*** - Google Patents

一种基于自监督学习的缺陷检测方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于自监督学***滑处理并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小。本发明可解决物体缺陷种类多和缺陷样本少甚至没有的条件下而导致缺陷检测***鲁棒性差的问题。

Description

一种基于自监督学习的缺陷检测方法及***
技术领域
本发明涉及缺陷检测技术，具体涉及一种基于自监督学习的缺陷检测方法及***。
背景技术
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，通过对人、机、物全面连接，变革传统制造模式、生产组织方式和产业形态，构建起全要素、全产业链、全价值链、全面连接的新型工业生产制造和服务体系，对支撑制造强国和网络强国建设，提升产业链现代化水平，推动经济高质量发展和构建新发展格局，都具有十分重要的意义。
在工业互联网中，产品的预防性检测是至关重要的一个环节，预防性检测能够及时发现产品产生的缺陷以及缺陷的变化趋势，并结合现场的实时工艺参数来优化生产工艺，从而降低次品率、降低生产成本和提高公司的利润。产品的预防性检测主要分为三个阶段：实时工艺参数采集、产品缺陷检测以及工艺的闭环优化。
其中，产品缺陷检测阶段，行业内的通常做法是采用专业人员目检的方式。采用人工目检的方式存在的一下问题：(1)需要培训专业的目检人员；(2)同时人工目检有一定主观性，目检人员的判断能力会受到自身的情绪和身体状况等因素的影响；(3)人工目检是事后处理，对实时整个工艺流程优化没有正向影响。
随着缺陷检测技术的发展，利用机器学***滑处理，并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；通过判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；通过判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于自监督学习的缺陷检测方法及***，用于解决由于缺陷种类多、缺陷产品的样本少甚至没有，导致缺陷检测***的鲁棒性差的问题。
为了达到上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于自监督学习的缺陷检测方法，包括以下步骤：
S1:将图像划分为多个子图像；
S2：使用自监督学习的特征模型提取每一个子图像的特征向量；
S3：计算每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离，得到距离矩阵；
S4:对距离矩阵进行上采样变换，得到与原图像大小一致的距离矩阵；
S5：采用滤波对距离矩阵进行平滑处理，并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；
S6：通过判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；
S7：通过判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小。
进一步的技术方案为，所述自监督学习的特征模型由深度神经网络构成，所述深度神经网络选自卷积神经网络、递归神经网络和延时神经网络中的一种或者多种。
进一步的技术方案为，所述一类模型选自聚类模型、多元高斯模型或单类SVM中的任意一种。
进一步的技术方案为，所述多元高斯模型如下：
Figure BDA0003121927640000031
其中，x∈Rn表示特征向量，μ∈Rn表示样本的均值，∑∈Rn*n表示样本的协方差矩阵；
Figure BDA0003121927640000032
Figure BDA0003121927640000033
由于训练样本数量稀少，样本的特征维度高，需要对协方差矩阵进行收缩才能更准确地拟合出样本的分布，因此，
Figure BDA0003121927640000034
其中，ρ表示收缩因子，tr(*)表示矩阵的迹，In表示单位矩阵。
进一步的技术方案为，每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离选自马氏距离、欧式距离或余弦距离中的任意一种。
进一步的技术方案为，所述马氏距离的计算方式如下：
Figure BDA0003121927640000041
进一步的技术方案为，所述自监督学习的特征模型的训练方法包括以下步骤：
S00：将无缺陷训练集图像划分为多个子图像；
S01：将S00中的子图像输入到自监督学习的特征模型中，提取子图像的特征向量；并输出总体误差Losstotal；
其中，对比学习误差为：
Losscontrast＝(1-cos_sim(fθ(p1)，fθ(p2)))-(1-cos_sim(fθ(p1)，fθ(p3)))
邻域位置分类误差:
Lossposition＝Cross_entropy(y，Cφ(fθ(p1)，fθ(p3)))
因此，网络的总体误差为：
Losstotal＝Losscontrast+Lossposition
其中,p1为选定的子图像，p2是与p1有一定的交集的子图像或者是p1经过图像增强后的图像，p3是与p1不相关的子图像，cos_sim为余弦相似度，fθ为自监督学习的特征模型的参数，Cross_entropy为交叉熵，Cφ为分类器，y为p3相对于p1的位置标签，y∈{0，1，2，3，4，5，6，7}。
S02：更新权重
Figure BDA0003121927640000042
其中，ε是学习率；
S03：重复S00到S02得步骤，直到自监督学习的特征模型收敛。
本发明提供一种基于自监督学习的缺陷检测***，包括以下模块：
子图像划分模块，，用于将图像划分为有重叠的多个子图像；
特征提取模块，用于使用自监督学习的特征模型提取每一个子图像的特征向量；
距离矩阵计算模块，用于计算待测图像的像素级距离，包括：计算每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离，得到距离矩阵；按照预定得方式对距离矩阵进行上采样变换，得到与原图像大小一致的距离矩阵；采用滤波对距离矩阵进行平滑处理，并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；
缺陷检测模块，用于检测缺陷是否存在、位置以及大小，包括：通过判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；通过判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小。
进一步的技术方案为，所述特征提取模块包还含自监督学习的深度神经网络模型及模型训练组件。
进一步的技术方案为，所述距离矩阵计算模块还包含一类模型建立组件。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明提供的缺陷检测方法及检测***在缺陷种类多、缺陷产品的样本少甚至没有的情形下，依然能够保证产品缺陷检测***的鲁棒性。
附图说明
图1为基于自监督学习的缺陷检测方法的示意图；
图2为基于自监督学习的缺陷检测方法中的自监督学习的特征模型训练示意图；
图3为基于自监督学习的缺陷检测方法中的多元高斯分布模型建立示意图；
图4为基于自监督学习的缺陷检测***的构成示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行进一步的解释和说明。
实施例1
如图1、图2和图3所示，本发明提供了一种基于自监督学习的缺陷检测方法，具体为：
在步骤S101中，用于按照预定的方式将图像划分为有重叠的若干子图像；
在步骤S102中，使用自监督学习得到的特征模型提取步骤S101中每一个子图像的特征向量；
在步骤S103中，计算每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离，得到距离矩阵。其中，马氏距离的计算方式如下：
Figure BDA0003121927640000061
在步骤S104中，按照预定的方式对距离矩阵进行上采样变换，得到与原图像大小一致的距离矩阵；
在步骤S105中，采用滤波对距离矩阵进行平滑处理，并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；
在步骤S106中，通过判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；
在步骤S107中，通过判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小。
同时，一种基于自监督学习的缺陷检测方法中还包括自监督学习的特征模型训练。
在步骤S201中，收集无缺陷训练集图像；
在步骤S202中，按照预定的方式将无缺陷训练集图像划分为若干子图像；
在步骤S203中，S202中的子图像输入到自监督学习的特征模型中，提取子图像的特征向量，并获得子图像的预测结果。
在步骤S204中，自监督学习只需要无缺陷的训练样本，采用对比学习误差和邻域位置分类误差之和作为训练整个网络的误差。其中，对比学习误差为：
Losscontrast＝(1-cos_sim(fθ(p1)，fθ(p2)))-(1-cos_sim(fθ(p1)，fθ(p3)))
邻域位置分类误差:
Lossposition＝Cross_entropy(y，Cφ(fθ(p1)，fθ(p3)))
因此，网络的总体误差为：
Losstotal＝Losscontrast+Lossposition
其中,p1为选定的子图像，p2是与p1有一定的交集的子图像或者是p1经过图像增强的图像，p3是与p1不相关的子图像，cos_sim为余弦相似度，fθ为自监督学习的特征模型的参数，Cross_entropy为交叉熵，Cφ为分类器，y为p3相对于p1的位置标签，y∈{0，1，2，3，4，5，6，7}。
根据S203子图像的预测结果，计算对比学习误差和邻域位置分类误差，得到总体误差Losstotal。
在步骤S205中，判断是否收敛或者达到设定最大迭代次数或者设定的最小误差，如果都为否，则转到步骤S206继续训练，否则转到步骤S207结束训练。
在步骤S206中，通过反向传播的方式更新自监督学习的特征模型的参数，并转到步骤S203中。其中参数的更新方式如下：
Figure BDA0003121927640000071
其中，ε是学习率。
同时，一种基于自监督学习的缺陷检测方法中还包括一类模型的建立。其中多元高斯分布模型如下：
Figure BDA0003121927640000081
其中，x∈Rn表示特征向量，μ∈Rn表示样本的均值，∑∈Rn*n表示样本的协方差矩阵。
Figure BDA0003121927640000082
Figure BDA0003121927640000083
由于训练样本数量稀少，样本的特征维度高，需要对协方差矩阵进行收缩才能更准确地拟合出样本的分布，因此，
Figure BDA0003121927640000084
其中，ρ表示收缩因子，tr(*)表示矩阵的迹，In表示单位矩阵。
本发明实施例·提供的一种基于自监督学习的缺陷检测方法，解决了缺陷种类多、缺陷产品的样本少甚至没有而导致的缺陷检测***鲁棒性差的问题。
实施例2
如图4所示，本发明提出了一种基于自监督学习的缺陷检测***，图4展示了该***的组成模块。参考图4中，该***包括子图像划分模块401、特征提取模块402、距离矩阵计算模块403、缺陷检测模块404、自监督学习的特征模型训练组件405以及一类模型建立组件406。
子图像划分模块401，用于按照预定的方式将图像划分为有重叠的若干子图像；
特征提取模块402，用于使用自监督学习的特征模型提取每一个子图像的特征向量；
距离矩阵计算模块403，用于计算待测图像的像素级距离，包括：计算每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离，得到距离矩阵；按照预定得方式对距离矩阵进行上采样变换，得到与原图像大小一致的距离矩阵；采用滤波对距离矩阵进行平滑处理，并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；
缺陷检测模块404，用于检测缺陷是否存在、位置以及大小，包括：通过判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；通过判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小；
自监督学习的特征模型训练组件405，训练方式参考实施例1；
一类模型建立组件406，其中多元高斯模型建立方式参考实施例1。
尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述，上述实施例仅为本发明较佳的实施方式，本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。

Claims (10)

1.一种基于自监督学习的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将图像划分为多个子图像；
S2：使用自监督学习的特征模型提取每一个子图像的特征向量；
S3：计算每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离，得到距离矩阵；
S4：对距离矩阵进行上采样变换，得到与原图像大小一致的距离矩阵；
S5：采用滤波对距离矩阵进行平滑处理，并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；
S6：通过判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；
S7：通过判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小。
2.根据权利要求1所述的基于自监督学习的缺陷检测方法，其特征在于，所述自监督学习的特征模型由深度神经网络构成，所述深度神经网络选自卷积神经网络、递归神经网络和延时神经网络中的一种或者多种。
3.根据权利要求1所述的基于自监督学习的缺陷检测方法，其特征在于，所述一类模型选自聚类模型、多元高斯模型或单类SVM中的任意一种。
4.根据权利要求3所述的基于自监督学习的缺陷检测方法，其特征在于，所述多元高斯模型如下：
Figure FDA0003121927630000011
其中，x∈Rn表示特征向量，μ∈Rn表示样本的均值，∑∈Rn*n表示样本的协方差矩阵；
Figure FDA0003121927630000021
Figure FDA0003121927630000022
由于训练样本数量稀少，样本的特征维度高，需要对协方差矩阵进行收缩才能更准确地拟合出样本的分布，因此，
Figure FDA0003121927630000023
其中，ρ表示收缩因子，tr(*)表示矩阵的迹，In表示单位矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于自监督学习的缺陷检测方法，其特征在于，每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离选自马氏距离、欧式距离或余弦距离中的任意一种。
6.根据权利要求5所述的基于自监督学习的缺陷检测方法，其特征在于，所述马氏距离的计算方式如下：
Figure FDA0003121927630000024
7.根据权利要求1所述的基于自监督学习的缺陷检测方法，其特征在于，所述自监督学习的特征模型的训练方法包括以下步骤：
S00：将无缺陷训练集图像划分为多个子图像；
S01：将S00中的子图像输入到自监督学习的特征模型中，提取子图像的特征向量；并输出总体误差Losstotal；
其中，对比学习误差为：
Losscontrast＝(1-cos_sim(fθ(p1)，fθ(p2)))-(1-cos_sim(fθ(p1)，fθ(p3)))
邻域位置分类误差：
Lossposition＝Cross_entropy(y，Cφ(fθ(p1)，fθ(p3)))
因此，网络的总体误差为：
Losstotal＝Losscontrast+Lossposition
其中，p1为选定的子图像，p2是与p1有一定的交集的子图像或者是p1经过图像增强后的图像，p3是与p1不相关的子图像，cos_sim为余弦相似度，fθ为自监督学习的特征模型的参数，Cross_entropy为交叉熵，Cφ为分类器，y为p3相对于p1的位置标签，y∈{0，1，2，3，4，5，6，7}。
S02：更新权重
Figure FDA0003121927630000031
其中，ε是学习率；
S03：重复S00到S02得步骤，直到自监督学习的特征模型收敛。
8.一种基于自监督学习的缺陷检测***，其特征在于，包括以下模块：
子图像划分模块，，用于将图像划分为有重叠的多个子图像；
特征提取模块，用于使用自监督学习的特征模型提取每一个子图像的特征向量；
距离矩阵计算模块，用于计算待测图像的像素级距离，包括：计算每一个子图像的特征向量与对应子图像的一类模型之间的距离，得到距离矩阵；按照预定得方式对距离矩阵进行上采样变换，得到与原图像大小一致的距离矩阵；采用滤波对距离矩阵进行平滑处理，并作归一化处理，得到归一化距离矩阵；
缺陷检测模块，用于检测缺陷是否存在、位置以及大小，包括：通过判断归一化距离矩阵中的最大值与预定的图像级缺陷阈值之间的关系来确定是否存在缺陷；通过判断归一化距离矩阵的所有值与预定的像素级缺陷阈值之间的关系来确定缺陷的存在的位置及大小。
9.根据权利要求8所述的基于自监督学习的缺陷检测***，其特征在于，所述特征提取模块包还含自监督学习的深度神经网络模型及模型训练组件。
10.根据权利要求8所述的基于自监督学习的缺陷检测***，其特征在于，所述距离矩阵计算模块还包含一类模型建立组件。
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