總結(jié)|深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)缺陷檢測
前言
缺陷檢測是工業(yè)上非常重要的一個應(yīng)用，由于缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移，復(fù)用性不大，要求區(qū)分工況，這會浪費大量的人力成本。深度學(xué)習(xí)在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越來越多的學(xué)者和工程人員開始將深度學(xué)習(xí)算法引入到缺陷檢測領(lǐng)域中，下面將會介紹幾種深度學(xué)習(xí)算法在缺陷檢測領(lǐng)域中的應(yīng)用。1、A fast and robust convolutional neural network-based defect detection model in product quality control檢測對象：布匹缺陷。主要思想：這是一篇比較早的文章了，主要通過對輸入圖像進行切片，然后把切片圖像送入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中做判斷，較為簡單。在推理時，通過滑窗檢測方式進行逐位置識別。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
優(yōu)缺點：- 由于使用分類方式，準確率較為高
- ?由于滑窗遍歷，速度慢
2、Automatic Defect Detection of Fasteners on the Catenary Support Device Using Deep Convolutional Neural Network（基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的接觸網(wǎng)支架緊固件缺陷自動檢測）檢測對象：緊固件是否缺失。主要思想：檢測接觸網(wǎng)支架緊固件是否缺陷，采用方式為Object Detection。
文章主要采用三階段方式：
第一階段：定位主要結(jié)構(gòu)件位置，采用SSD作為檢測網(wǎng)絡(luò)。
第二階段：對第一階段檢測出的各個結(jié)構(gòu)圖像中的緊固件做檢測，也是采用Object Detection方式。
第三階段：在第二階段的基礎(chǔ)上，對檢測圖像進行crop，將其送到分類網(wǎng)絡(luò)進行分類，看是否缺少緊固件。
思路也算比較簡單，但不是端到端，實際應(yīng)用起來可能比較困難。3、Automatic Fabric Defect Detection with a Multi-Scale Convolutional Denoising Autoencoder Network Model（基于多尺度卷積消噪自編碼網(wǎng)絡(luò)模型的織物疵點自動檢測）檢測對象：紡織物和布匹的瑕疵點檢測。主要思想：織物疵點檢測是紡織制造業(yè)質(zhì)量控制中必不可少的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的織物檢測通常采用人工視覺的方法進行，效率低，長期工業(yè)應(yīng)用精度差。論文提出使用高斯金字塔結(jié)合語義分割的方式來重建缺陷，推理階段通過結(jié)合多尺度結(jié)果，完成融合。這種方法在織物疵點檢測中有幾個突出的優(yōu)點。首先，只需少量的無缺陷樣本就可以進行訓(xùn)練。這對于收集大量有缺陷樣品困難且不可行的情況尤其重要。其次，由于采用了多模態(tài)積分策略，與一般的檢測方法相比，該方法具有更高的魯棒性和準確性。第三，根據(jù)我們的結(jié)果，它可以處理多種類型的紡織面料，從簡單到復(fù)雜。實驗結(jié)果表明，該模型具有較強的魯棒性和良好的整體性能。模型結(jié)構(gòu)：
檢測結(jié)果：
4、An Unsupervised-Learning-Based Approach for Automated Defect Inspection on Textured Surfaces檢測對象：作者和上一篇文章相同，思想也非常相像，主要是針對均勻和非規(guī)則紋理表面上的缺陷。這里不再多敘述，有興趣的話可以閱讀原論文~
5、Automatic Metallic Surface Defect Detection and Recognition with Convolutional Neural Networks檢測對象：金屬表面缺陷檢測主要思想：本文討論了用一種能準確定位和分類從實際工業(yè)環(huán)境中獲取的輸入圖像中出現(xiàn)的缺陷的雙重過程來自動檢測金屬缺陷。設(shè)計了一種新的級聯(lián)自動編碼器（CASAE）結(jié)構(gòu)，用于缺陷的分割和定位。級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)將輸入的缺陷圖像轉(zhuǎn)化為基于語義分割的像素級預(yù)測掩模。利用壓縮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）將分割結(jié)果的缺陷區(qū)域劃分為特定的類。利用工業(yè)數(shù)據(jù)集可以成功地檢測出各種條件下的金屬缺陷。實驗結(jié)果表明，該方法滿足金屬缺陷檢測的穩(wěn)健性和準確性要求。同時，它也可以擴展到其他檢測應(yīng)用中。其實還是使用語義分割網(wǎng)絡(luò)先定位像素級別的缺陷位置，然后通過分類網(wǎng)絡(luò)對缺陷進行識別。
實驗結(jié)果：
6、Autonomous Structural Visual Inspection Using Region-Based Deep Learning for Detecting Multiple Damage Types檢測對象：混凝土裂縫、中、高兩級鋼腐蝕、螺栓腐蝕和鋼分層五種損傷類型主要思想：通過Faster RCNN檢測網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的，偏應(yīng)用型的一篇文章，效果不是特別好，這里只提供一個檢測思路，詳細內(nèi)容請看論文。
7、A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples檢測對象：密集織物主要思想：本文提出了一種新的基于正樣本訓(xùn)練的缺陷檢測框架?；緳z測的概念是建立一個重建網(wǎng)絡(luò)，它可以修復(fù)樣本中存在的缺陷區(qū)域，然后對輸入樣本與恢復(fù)樣本進行比較，以指示缺陷區(qū)域的準確。結(jié)合GAN和自動編碼器進行缺陷圖像重建，利用LBP進行圖像局部對比度檢測缺陷。在算法的訓(xùn)練過程中，只需要正樣本，不需要缺陷樣本和人工標注。主要結(jié)構(gòu)：
在訓(xùn)練階段，x是從訓(xùn)練集中隨機拍攝的隨機照片。C（x～| x）是一個人工缺陷模塊。它的功能是自動生成損壞的、有缺陷的樣本，x～是它的輸出。EN和DE構(gòu)成一個自動編碼器，EN是一個編碼器，DE是一個解碼器，整個自動編碼器在G an模型中可以看作是一個生成器。G的任務(wù)是修復(fù)有缺陷的圖片。D是一個鑒別器，D的輸出是它的鑒別器是真正樣本的概率。在測試階段，我們將測試圖像x輸入到自動編碼器G中，得到恢復(fù)圖像y，然后使用LBP算法提取x和y的特征，并比較x的每個像素的特征，其中x和y的特征差異較大，即缺陷。通過GAN的方式來進行缺陷檢測和重建一直是個熱點方向，而且效果比較好，本文的思路算是比較新穎，值得借鑒。實驗結(jié)果：
8、Segmentation-based deep-learning approach for surface-defect detection檢測對象：表面缺陷檢測、裂紋檢測（金屬）主要思想：本文主要采用了兩個網(wǎng)絡(luò)，一個是判別網(wǎng)絡(luò)，一個是分割網(wǎng)絡(luò)。分割網(wǎng)絡(luò)主要完成缺陷的分割，而判別網(wǎng)絡(luò)在此基礎(chǔ)上對缺陷作進一步分類。
算法很新穎，實驗結(jié)果也還不錯：
9、SDD-CNN: Small Data-Driven Convolution Neural Networks for Subtle Roller Defect Inspection（小數(shù)據(jù)驅(qū)動卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軋輥微小缺陷檢測中的應(yīng)用）檢測對象：軋輥微小缺陷檢查主要思想：滾柱軸承是旋轉(zhuǎn)機械中最關(guān)鍵、應(yīng)用最廣泛的部件之一。外觀缺陷檢測是軸承質(zhì)量控制的關(guān)鍵。然而，在實際工業(yè)中，軸承缺陷往往是極其細微的，并且發(fā)生的概率很低。這就導(dǎo)致了正負樣本數(shù)量的分布差異，使得依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的檢測方法難以開發(fā)和部署。本文提出了一種用于軋輥微小缺陷檢測的小數(shù)據(jù)驅(qū)動卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SDD-CNN）一種用于小數(shù)據(jù)預(yù)處理的集成方法。首先，應(yīng)用標簽膨脹（LD）來解決類分布不平衡的問題。其次，提出了一種半監(jiān)督數(shù)據(jù)增廣（SSDA）方法，以更有效和可控的方式擴展數(shù)據(jù)集。該方法通過訓(xùn)練一個粗糙的CNN模型來生成地面真值類激活，并指導(dǎo)圖像的隨機裁剪。第三，介紹了CNN模型的四種變體，即SqueezeNet v1, Inception v3,VGG-16, and ResNet-18，并將其用于軋輥表面缺陷的檢測和分類。最后，進行了一系列豐富的實驗和評估，表明SDD-CNN模型，特別是SDD Inception v3模型，在滾筒缺陷分類任務(wù)中執(zhí)行得非常好，top-1精度達到99.56%。此外，與原始CNN模型相比，SDD-CNN模型的收斂時間和分類精度都有顯著提高。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：
實驗結(jié)果：
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