CN113920087A - 基于深度学习的微小元器件缺陷检测***及方法 - Google Patents
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Abstract
基于深度学习的微小元器件缺陷检测***及方法，属于缺陷检测***领域，是针对传统模式作效率低、产品成本高的问题所提出，硬件部分包括：工业镜头，工业相机，光源和计算机；软件部分包括：图像采集模块，图像处理模块，图像显示模块和数据管理模块。能够节省人力资源，节约成本，以较高准确率检查出含缺陷的元器件，根据检测结果对***进行优化改进，从而减少不必要的损失。
Description
技术领域
本发明涉及缺陷检测***领域，特别是涉及基于深度学习的微小元器件缺陷检测***及方法。
背景技术
在工业生产中，需要对产品进行质量瑕疵检查，以确保产品质量合格。在传统的工业生产中，瑕疵识别最常用的办法是通过人工肉眼进行筛选。
这种方法不仅工作效率低、产品成本高，而且容易受到检测人员素质、肉眼分辨率、检测经验、眼部易疲劳等诸多因素影响。因此企业为了保证生产产品的质量，不得不花费巨大的成本，挑选高素质的质量检测人员进行筛选。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的缺陷，本发明提供了基于深度学习的微小元器件缺陷检测***及方法，用于解决传统方式工作效率低、产品成本高的问题，本发明能够节省人力资源，节约成本。
本发明采用的技术方案在于：
基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，包括工业相机，用于通过成像传感器，将镜头接收的光信号转变为有序的电信号，并将这些信息通过接口，传送到计算机主机；工业镜头，用于将目标成像在图像传感器的光敏面上；光源，用于分离图像中目标与背景信息；计算机，用于结合软件进行图像处理；
工业镜头与工业相机连接，光源根据拍摄情况放置在工业相机附近，照射被测物体，工业相机与计算机连接。
进一步地，还包括软件***，软件***包括图像采集模块，用于获取数据集，将工业相机的信号处理、传送给图像处理模块；图像处理模块，用于图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别；图像显示模块，将最终的结果通过编写的人机交互界面进行显示；数据管理模块，对检测结果进行储存，采用数据库的方式使厂家可以根据该数据对元器件的质量进行管理，用户可登录后查询浏览检测结果。
进一步地，所述图像处理模块包括数据预处理功能，用于去除图像中的无用信息，最大限度保留有用信息以及简化图像数据信息，从而加快检测的速度以及提高检测的准确度，具体实施如下：
通过滤波以减少硬件因素带来的影响，包括均值滤波，中值滤波，双边滤波；
均值滤波的核心思想为计算一个区域窗口内所有像素的平均值，然后将计算得到的平均值设置为锚点上的像素值，其采用的主要方法为将图像数据生成为一个3*3或者其他矩阵模板，在处理图像时，对要处理的像素点加上提前生成的模板，目标像素应位于该模板的中心位置，随后计算该模板内部覆盖到的点的像素值，取平均值赋给目标像素；
中值滤波在去除噪声的同时对边缘信息有保留，方法为生成一个3*3或者其他矩阵模板，将这个模板在图像上扫描，把窗口中覆盖到点的像素值按升序或者降序排列，选择处于中间位置的像素值作为窗口中央的像素值，中值滤波的处理方法可以表示为：
g(x，y)＝median(I(x，y))，I(x，y)∈INeighbour (1)
I(x，y)将这些像素值进行升序或降序排列后，选择中间值赋给g(x，y)；
式中，g(x，y)为处理后的新像素值，I(x，y)为一个区域中的各个像素点的像素值，x和y是像素点的坐标；
双边滤波同时考虑了图像的空间信息和值域信息，利用目标像素周围像素的像素值的基于高斯分布的加权平均来代替目标像素的值，是一种加权平均的方法；双边滤波器中某点的像素值g(x，y)依赖于其邻域内像素值f(k，l)的加权组合，该加权组合可以表示为：
式中，g(x，y)为处理后的新像素值，f(k，l)为邻域内像素点的像素值，w(x，y，k，l)为权重系数，x和y是像素点的坐标，k和l是另一个像素点的坐标，即通过坐标点来表示像素点的位置；
其中，w(x，y，k，l)为权重系数，公式推导如下：
式中，w(x，y，k，l)为权重系数，f(x,y)和f(k，l)为邻域内像素点的像素值，d(x，y，k，l)为空间域核，r(x，y，k，l)为值域核，x和y是像素点的坐标，k和l是另一个像素点的坐标，σd和σr为高斯核函数的标准差，空间域核是由邻域内中心像素核其他像素的距离决定的，距离越远，该值越大。值域核是由邻域内中心像素的像素值核其他像素的像素值之差决定的，两个像素值越接近，值越大。
进一步地，所述图像处理模块包括对抗网络，用于对数据进行增强。
进一步地，所述对抗网络实施方法如下：
将噪声通过生成网络得到生成图像，再将原始图像与生成图像通过判决网络判别生成图像是否为真；利用生成网络和判决网络的卷积层学习元器件表面图像的通道特征，将通道特征随机组合从而生成与原始图像分布相似的图像；将生成的高质量图像添加到数据集中，再次训练卷积神经网络，可进一步提升检测模型的性能；
对模型进行训练，将经过预处理与增强处理后的图片分成训练集与测试集，深度学习模型拟采用VGG或Resnet经典卷积神经网络，VGG用较深的网络结构和较小的卷积核既保证感受野，(感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。卷积核与图像中的像素点进行卷积运算，那么卷积核所覆盖的区域即为感受野。)又能够减少卷积层的参数，对特征的学习能力更强，其能够在获得更多图像特征的同时控制参数的个数，避免过多的计算量以及过于复杂的结构；Resnet通过“捷径连接”的方式，能够在保证网络的深度比较深时，还可以解决梯度消失和梯度***的问题；通过设置合适的超参数将网络训练，通过准确度，精确率，召回率，F1指数以及ROC曲线评价指标对网络进行评价；
训练过程可分为两个阶段，分别是前向传播与反向传播；前向传播中包含网络参数的初始化以及计算网络模型中每层的输出，在反向传播中包含求解每层的误差以及更新网络的权值；
当模型收敛之后，通过混淆矩阵来可视化分类结果，通过AUC值来衡量模型分类的准确程度。
进一步地，所述计算机调用在Visual Studio中通过opencv调用深度学习模型生成的动态链接库。
进一步地，基于深度学习的微小元器件缺陷检测方法，包括以下步骤：
(1)工业相机安装工业镜头，初始化相机与***参数，配合光源对被测物体进行拍照；
(2)工业相机单元将信号传递给软件***中的图像采集模块，所述图像采集模块进行处理后传递给软件***中的图像处理模块；
(3)所述图像处理模块对图像进行预处理；
(4)所述图像处理模块对图像进行增强处理；
(5)所述图像处理模块对图像进行***测试；
(6)图像显示单元用于在人机交互界面显示结果；
(7)***生成的检测结果，通过数据管理模块进行储存，根据该数据对元器件的质量进行管理。
本发明的有益效果是：
1.能够节省人力资源，节约成本。
2.自主学习样本的特征意味着减少了在特征选取中人为因素的影响，去掉了传统计算机视觉检测中人为选取特征向量的繁琐步骤，整个过程全凭计算机自动完成，不需要人为构造特征对输入数据进行表征，能够提高检测的速度与准确度。
3.以较高准确率检查出含缺陷的元器件，根据检测结果对***进行优化改进，从而减少不必要的损失。
附图说明
图1是基于深度学***台硬件结构及功能框图；
图2是基于深度学习的微小元器件缺陷检测***的软件结构框图；
图3是基于深度学习的微小元器件缺陷检测***的软件部分工作流程图；
图4是图3所述的软件部分工作流程图中数据增强处理部分的生成对抗网络结构框图；
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
基于深度学习的微小元器件缺陷检测***可以应用于工业生产中元器件缺陷检测研究，通过工业相机采集含缺陷的元器件图像，通过深度学习的方法对缺陷进行识别检测。它起源于人工神经网络，深度学习通常指深度神经网络，这一类算法可以自主学习所建模数据潜在分布的多层特征，利用底层特征组合得到更为抽象的高层特征表示，而对于特征选取的过程则要根据图像的具体构成，图像构成越复杂特征提取算法越难以设计。自主学习样本的特征意味着减少了在特征选取中人为因素的影响，去掉了传统计算机视觉检测中人为选取特征向量的繁琐步骤。由于该方法自主学习样本数据的内在规律，从而得到高度抽象的特征，整个过程全凭计算机自动完成，不需要人为构造特征对输入数据进行表征。因此，此类方法具有较好的鲁棒性，能够较好的适用于各个领域。
图像分类：图像分类问题是通过对图像的分析，将图像划归到已知的类别中，强调对图像整体语义的判定情况。
如图1所示，基于深度学习的微小元器件缺陷检测***包括：工业相机，用于通过成像传感器，将镜头接收的光信号转变为有序的电信号，并将这些信息通过相应接口，传送到计算机主机；工业镜头，用于将目标成像在图像传感器的光敏面上；光源，用于分离图像中目标与背景信息；计算机，用于结合软件进行图像处理。
如图2所示，本基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，软件部分包括：图像采集模块，用于获取数据集，将工业相机的信号处理、传送给图像处理模块；图像处理模块，用于图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别等；图像显示模块，用于将图像处理的结果输出；数据管理模块，采用数据库的方式使厂家可以根据该数据对元器件的质量进行管理，用户可登录后查询浏览检测结果。
如图3、图4所示，本基于深度学习的微小元器件缺陷检测***软件部分包括以下步骤：
(1)工业相机安装工业镜头，初始化相机与***参数，配合光源对被测物体进行拍照；
(2)工业相机单元将信号传递给软件***中的图像采集模块，所述图像采集模块进行处理后传递给软件***中的图像处理模块；
(3)所述图像处理模块对图像进行预处理，由于基于深度学习的微小元器件缺陷检测***中的图象是通过工业相机拍摄得到的，所以会受到一系列误差以及噪声的影响，因此在进行后续处理之前，需要对图像进行预处理，预处理的目的是去除图像中的无用信息，最大限度保留有用信息以及简化图像数据信息，从而能够加快检测的速度以及提高检测的准确度。主要手段为通过滤波以减少硬件等因素带来的影响。比如均值滤波，中值滤波，双边滤波。
均值滤波的中心思想为计算一个区域窗口内所有像素的平均值，然后将计算得到的平均值设置为锚点上的像素值。其采用的主要方法为将图像数据生成为一个3*3或者其他矩阵模板，在处理图像时，对要处理的像素点加上提前生成的模板，目标像素应位于该模板的中心位置，随后计算该模板内部覆盖到的点的像素值，取平均值赋给目标像素。
中值滤波可以在去除噪声的同时对边缘信息有一定程度的保留，主要方法为生成一个3*3或者其他矩阵模板，将这个模板在图像上扫描，把窗口中覆盖到点的像素值按升序或者降序排列，选择处于中间位置的像素值作为窗口中央的像素值。
g(x，y)＝median(I(x，y))， I(x，y)∈INeighbour
其中g(x，y)为处理后的新像素值，I(x，y)为邻域窗口的像素值。
双边滤波同时考虑了图像的空间信息和值域信息，利用目标像素周围像素的像素值的基于高斯分布的加权平均来代替目标像素的值，是一种加权平均的方法。双边滤波器中某点的像素值g(x，y)依赖于其邻域内像素值f(k，l)(其中k和l是另一个像素点的坐标)的加权组合，可以表示为：
其中，w(x，y，k，l)为权重系数，其大小由空间域核d(x，y，k，l)和值域和r(x，y，k，l)决定，公式如下：
式中，w(x，y，k，l)为权重系数，f(x,y)与f(k，l)为邻域内像素点的像素值，d(x，y，k，l)为空间域核，r(x，y，k，l)为值域核，x和y是像素点的坐标，k和l是另一个像素点的坐标，σd和σr为高斯核函数的标准差，空间域核是由邻域内中心像素核其他像素的距离决定的，距离越远，该值越大。值域核是由邻域内中心像素的像素值核其他像素的像素值之差决定的，两个像素值越接近，值越大。
(4)所述图像处理模块对图像进行增强处理，当数据集中的数量有限时，可以用数据增强来扩充数据集，数据增强的方式有多种，包括旋转、翻转、缩放、移位与裁剪，也可以通过生成对抗网络对数据进行增强。
通过生成对抗网络对图像进行增强的主要方法如下：将噪声通过生成器得到生成图像，再将原始图像与生成图像通过判决器判别生成图像是否为真。利用生成器和判决器的卷积层学习元器件表面图像的通道特征，然后将通道特征随机组合从而生成与原始图像分布相似的图像。将生成的高质量图像添加到数据集中，再次训练卷积神经网络，可进一步提升检测模型的性能。
对模型进行训练，将经过预处理与增强处理后的图片分成训练集与测试集，深度学习模型拟采用VGG或Resnet等经典卷积神经网络，VGG用较深的网络结构和较小的卷积核既可以保证感受野，(感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。卷积核与图像中的像素点进行卷积运算，那么卷积核所覆盖的区域即为感受野。)又能够减少卷积层的参数，对特征的学习能力更强，其能够在获得更多图像特征的同时控制参数的个数，避免过多的计算量以及过于复杂的结构。Resnet通过“捷径连接”的方式，能够在保证网络的深度比较深时，还可以解决梯度消失和梯度***的问题。通过设置合适的超参数将网络训练，通过准确度，精确率，召回率，F1指数以及ROC曲线等评价指标对网络进行评价。
训练过程可分为两个阶段，分别是前向传播与反向传播。前向传播中包含网络参数的初始化以及计算网络模型中每层的输出，在反向传播中包含求解每层的误差以及更新网络的权值。
当模型收敛之后，通过混淆矩阵来可视化分类结果，通过AUC值来衡量模型分类的准确程度。
(5)所述图像处理模块对图像进行***测试，在Visual Studio通过opencv调用深度学习模型生成动态链接库供下位机调用，并对测试集数据进行测试，将最终的结果通过编写的人机交互界面进行显示。
(6)图像显示单元用于在人机交互界面显示结果。
(7)***生成的检测结果，通过数据管理模块进行储存，根据该数据对元器件的质量进行管理。
Claims (7)
1.基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，其特征在于：包括工业相机，用于通过成像传感器，将镜头接收的光信号转变为有序的电信号，并将这些信息通过接口，传送到计算机主机；工业镜头，用于将目标成像在图像传感器的光敏面上；光源，用于分离图像中目标与背景信息；计算机，用于结合软件进行图像处理；
工业镜头与工业相机连接，光源根据拍摄情况放置在工业相机附近，照射被测物体，工业相机与计算机连接。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，其特征在于：还包括软件***，软件***包括图像采集模块，用于获取数据集，将工业相机的信号处理、传送给图像处理模块；图像处理模块，用于图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别；图像显示模块，将最终的结果通过编写的人机交互界面进行显示；数据管理模块，对检测结果进行储存，采用数据库的方式使厂家可以根据该数据对元器件的质量进行管理，用户可登录后查询浏览检测结果。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，其特征在于：所述图像处理模块包括数据预处理功能，用于去除图像中的无用信息，最大限度保留有用信息以及简化图像数据信息，从而加快检测的速度以及提高检测的准确度，具体实施如下：
通过滤波以减少硬件因素带来的影响，包括均值滤波，中值滤波，双边滤波；
均值滤波的核心思想为计算一个区域窗口内所有像素的平均值，然后将计算得到的平均值设置为锚点上的像素值，其采用的主要方法为将图像数据生成为一个3*3或者其他矩阵模板，在处理图像时，对要处理的像素点加上提前生成的模板，目标像素应位于该模板的中心位置，随后计算该模板内部覆盖到的点的像素值，取平均值赋给目标像素；
中值滤波在去除噪声的同时对边缘信息有保留，方法为生成一个3*3或者其他矩阵模板，将这个模板在图像上扫描，把窗口中覆盖到点的像素值按升序或者降序排列，选择处于中间位置的像素值作为窗口中央的像素值，中值滤波的处理方法可以表示为：
g(x，y)＝median(I(x，y))，I(x，y)∈INeighbour (1)
I(x，y)将这些像素值进行升序或降序排列后，选择中间值赋给g(x，y)；
式中，g(x，y)为处理后的新像素值，I(x，y)为一个区域中的各个像素点的像素值，x和y是像素点的坐标；
双边滤波同时考虑了图像的空间信息和值域信息，利用目标像素周围像素的像素值的基于高斯分布的加权平均来代替目标像素的值，是一种加权平均的方法；双边滤波器中某点的像素值g(x，y)依赖于其邻域内像素值f(k，l)的加权组合，该加权组合可以表示为：
式中，g(x，y)为处理后的新像素值，f(k，l)为邻域内像素点的像素值，w(x，y，k，l)为权重系数，x和y是像素点的坐标，k和l是另一个像素点的坐标，即通过坐标点来表示像素点的位置；
其中，w(x，y，k，l)为权重系数，公式推导如下：
式中，w(x，y，k，l)为权重系数，f(x,y)与f(k，l)为邻域内像素点的像素值，d(x，y，k，l)为空间域核，r(x，y，k，l)为值域核，x和y是像素点的坐标，k和l是另一个像素点的坐标，σd和σr为高斯核函数的标准差，空间域核是由邻域内中心像素核其他像素的距离决定的，距离越远，该值越大。值域核是由邻域内中心像素的像素值核其他像素的像素值之差决定的，两个像素值越接近，值越大。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，其特征在于：所述图像处理模块包括对抗网络，用于对数据进行增强。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，其特征在于：所述对抗网络实施方法如下：
将噪声通过生成网络得到生成图像，再将原始图像与生成图像通过判决网络判别生成图像是否为真；利用生成网络和判决网络的卷积层学习元器件表面图像的通道特征，将通道特征随机组合从而生成与原始图像分布相似的图像；将生成的高质量图像添加到数据集中，再次训练卷积神经网络，可进一步提升检测模型的性能；
对模型进行训练，将经过预处理与增强处理后的图片分成训练集与测试集，深度学习模型拟采用VGG或Resnet经典卷积神经网络，VGG用较深的网络结构和较小的卷积核既保证感受野，(感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。卷积核与图像中的像素点进行卷积运算，那么卷积核所覆盖的区域即为感受野。)又能够减少卷积层的参数，对特征的学习能力更强，其能够在获得更多图像特征的同时控制参数的个数，避免过多的计算量以及过于复杂的结构；Resnet通过“捷径连接”的方式，能够在保证网络的深度比较深时，还可以解决梯度消失和梯度***的问题；通过设置合适的超参数将网络训练，通过准确度，精确率，召回率，F1指数以及ROC曲线评价指标对网络进行评价；
训练过程可分为两个阶段，分别是前向传播与反向传播；前向传播中包含网络参数的初始化以及计算网络模型中每层的输出，在反向传播中包含求解每层的误差以及更新网络的权值；
当模型收敛之后，通过混淆矩阵来可视化分类结果，通过AUC值来衡量模型分类的准确程度。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的微小元器件缺陷检测***，其特征在于：所述计算机调用在Visual Studio中通过opencv调用深度学习模型生成的动态链接库。
7.基于深度学习的微小元器件缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)工业相机安装工业镜头，初始化相机与***参数，配合光源对被测物体进行拍照；
(2)工业相机单元将信号传递给软件***中的图像采集模块，所述图像采集模块进行处理后传递给软件***中的图像处理模块；
(3)所述图像处理模块对图像进行预处理；
(4)所述图像处理模块对图像进行增强处理；
(5)所述图像处理模块对图像进行***测试；
(6)图像显示单元用于在人机交互界面显示结果；
(7)***生成的检测结果，通过数据管理模块进行储存，根据该数据对元器件的质量进行管理。
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