對(duì)于工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測(cè),傳統(tǒng)方法和普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用時(shí)難以覆蓋種類繁多的缺陷類型,為此,提出了一種基于多重孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的缺陷識(shí)別方法。該方法在原始孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上擴(kuò)展輸入分支,不僅可以判斷待測(cè)圖像有無(wú)缺陷,還可以輸出有缺陷圖像的缺陷類型。多重孿生網(wǎng)絡(luò)首先將各輸入圖像轉(zhuǎn)換為特征向量,并通過(guò)巴氏距離計(jì)算各輸入圖像和與各參考圖像之間的相似度,最后通過(guò)K最近鄰（KNN）算法,輸出待測(cè)圖像的缺陷類型。同時(shí)還建立了一個(gè)包含常見(jiàn)印刷缺陷的數(shù)據(jù)集,在該數(shù)據(jù)集上,實(shí)驗(yàn)精確率達(dá)到90.97%,召回率達(dá)到96.18%。此外,該方法充分發(fā)揮了孿生網(wǎng)絡(luò)"one shot learning"的優(yōu)點(diǎn),可以通過(guò)較小的訓(xùn)練樣本實(shí)現(xiàn)多類型的缺陷圖像識(shí)別。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(S2)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1 兩種缺陷檢測(cè)方法效果示例

原始孿生網(wǎng)絡(luò)

由于本文針對(duì)的表面缺陷的圖像相較如mnist數(shù)據(jù)集中的手寫體圖像、鋼管表面圖像[7]等具有更高的復(fù)雜性，因此較淺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)無(wú)法準(zhǔn)確地獲取特征；另一方面，缺陷圖像的復(fù)雜程度又遠(yuǎn)低于人臉等圖像，因此并沒(méi)有必要使用如Res Net[13]這樣深度高達(dá)上百層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，過(guò)深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一方面會(huì)影響檢測(cè)效率，在小樣本訓(xùn)練時(shí)也容易引起過(guò)擬合。在圖3中的CNN部分，本文采用了VGG16的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[14]。VGG16網(wǎng)絡(luò)最早驗(yàn)證了更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有更好的特征提取能力，被廣泛地應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。VGGNet有較強(qiáng)的特征提取能力，并有較強(qiáng)的遷移性與可擴(kuò)展性。如圖4所示，VGGNet擁有5段卷積，每一段卷積內(nèi)都有一定數(shù)量的卷積層，所以網(wǎng)絡(luò)將進(jìn)行5階段卷積特征提取。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3440203