本發(fā)明涉及視覺檢測(cè)，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、視覺檢測(cè)是指通過機(jī)器代替人眼進(jìn)行測(cè)量和判斷，通過相機(jī)在鏡頭、光源的輔助下對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行拍照，然后通過采集卡將采集的圖像存放在計(jì)算機(jī)或服務(wù)器硬盤中，利用圖像處理軟件將圖像切分、計(jì)算后得出一定的結(jié)果，并將結(jié)果用于對(duì)產(chǎn)品或設(shè)備的檢測(cè)、分選、控制等。

2、然而，現(xiàn)有的視覺檢測(cè)方法為了對(duì)單個(gè)產(chǎn)品的多面進(jìn)行圖像采集，常需要在檢測(cè)設(shè)備中設(shè)置旋轉(zhuǎn)裝置對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，一方面增加了檢測(cè)設(shè)備的生產(chǎn)成本和運(yùn)行成本，影響了視覺檢測(cè)的穩(wěn)定性和精度；另一方面對(duì)單個(gè)產(chǎn)品的圖像采集時(shí)間較長，難以滿足生產(chǎn)線的節(jié)拍要求。

3、基于上述技術(shù)問題，本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，以解決背景技術(shù)中提到的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

2、一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，包括以下步驟：

3、步驟s1、獲取帶有缺陷產(chǎn)品的不同面的圖像；

4、步驟s2、對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建產(chǎn)品缺陷數(shù)據(jù)集；

5、步驟s3、建立深度學(xué)習(xí)模型，利用缺陷數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練；

6、步驟s4、進(jìn)行圖像采集，利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行視覺檢測(cè)；

7、其中，步驟s4中圖像采集包括：

8、步驟s41、將產(chǎn)品放置在設(shè)定位置處，使用光源對(duì)產(chǎn)品照明；

9、步驟s42、在產(chǎn)品側(cè)面放置反射鏡，使產(chǎn)品的側(cè)面成像在相機(jī)上；

10、步驟s43、利用所述相機(jī)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行拍攝，獲取同時(shí)包含所述產(chǎn)品頂面和側(cè)面的圖像。

11、進(jìn)一步地，步驟s2具體包括：

12、步驟s21、提取roi，并對(duì)所提取的圖像進(jìn)行去噪；

13、步驟s22、對(duì)步驟s21所得圖像中的缺陷進(jìn)行標(biāo)注；

14、步驟s23、對(duì)標(biāo)注好的圖像進(jìn)行圖像擴(kuò)增，得到缺陷數(shù)據(jù)集。

15、進(jìn)一步地，步驟s23圖像擴(kuò)增的方式包括hsv顏色轉(zhuǎn)換、旋轉(zhuǎn)、鏡像、縮放、模糊、裁剪/填充和遷移。

16、進(jìn)一步地，步驟s3包括：

17、步驟s31、將缺陷數(shù)據(jù)集按比例分成訓(xùn)練集和測(cè)試集；

18、步驟s32、對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；

19、步驟s33、將加權(quán)處理后的訓(xùn)練集輸入深度學(xué)習(xí)模型中訓(xùn)練；

20、步驟s34、將測(cè)試集輸入深度學(xué)習(xí)模型中測(cè)試，保存最優(yōu)深度學(xué)習(xí)模型。

21、進(jìn)一步地，加權(quán)處理包括：

22、步驟s321、讀取訓(xùn)練集樣本；

23、步驟s322、計(jì)算不同缺陷類別的個(gè)數(shù)；

24、步驟s323、按照缺陷類別個(gè)數(shù)對(duì)類別權(quán)重進(jìn)行賦值；

25、步驟s324、按照類別權(quán)重刪選訓(xùn)練集；

26、其中，類別個(gè)數(shù)越多，所賦值的權(quán)重越小。

27、進(jìn)一步地，深度學(xué)習(xí)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和輸出網(wǎng)絡(luò)，主干網(wǎng)絡(luò)用于提取特征，頸部網(wǎng)絡(luò)用于增強(qiáng)特征，輸出網(wǎng)絡(luò)用于檢測(cè)和分類。

28、進(jìn)一步地，主干網(wǎng)絡(luò)包括五個(gè)卷積模塊，四個(gè)csplayer模塊和一個(gè)sppf模塊，卷積模塊包括卷積層、歸一化層和silu激活函數(shù)。

29、進(jìn)一步地，頸部網(wǎng)絡(luò)為具有特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的路徑聚合網(wǎng)絡(luò)。

30、進(jìn)一步地，輸出網(wǎng)絡(luò)包括檢測(cè)頭和分類頭。

31、進(jìn)一步地，光源為階梯式環(huán)形光源，反射鏡呈45°角傾斜布置。

32、本申請(qǐng)實(shí)施例提供的技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

33、1、通過在產(chǎn)品四周布置反射鏡獲取同時(shí)包含產(chǎn)品頂面和側(cè)面的圖像，無需采用旋轉(zhuǎn)裝置對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，一方面節(jié)約了檢測(cè)設(shè)備的生產(chǎn)成本和運(yùn)行成本，避免了旋轉(zhuǎn)裝置精度對(duì)視覺檢測(cè)的影響，提高了視覺檢測(cè)的穩(wěn)定性和精度；另一方面縮短了單個(gè)產(chǎn)品的圖像采集時(shí)間，提高了產(chǎn)品的檢測(cè)效率；

34、2、通過對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，保證了測(cè)試樣本的平衡，保證了訓(xùn)練結(jié)果的精準(zhǔn)性。

技術(shù)特征：

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，步驟s2具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，步驟s23所述圖像擴(kuò)增的方式包括hsv顏色轉(zhuǎn)換、旋轉(zhuǎn)、鏡像、縮放、模糊、裁剪/填充和遷移。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，步驟s3包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，所述加權(quán)處理包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和輸出網(wǎng)絡(luò)，所述主干網(wǎng)絡(luò)用于提取特征，所述頸部網(wǎng)絡(luò)用于增強(qiáng)特征，所述輸出網(wǎng)絡(luò)用于檢測(cè)和分類。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，所述主干網(wǎng)絡(luò)包括五個(gè)卷積模塊，四個(gè)csplayer模塊和一個(gè)sppf模塊，所述卷積模塊包括卷積層、歸一化層和silu激活函數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，所述頸部網(wǎng)絡(luò)為具有特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的路徑聚合網(wǎng)絡(luò)。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，所述輸出網(wǎng)絡(luò)包括檢測(cè)頭和分類頭。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的ai視覺檢測(cè)方法，其特征在于，所述光源為階梯式環(huán)形光源，所述反射鏡呈45°角傾斜布置。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的AI視覺檢測(cè)方法，包括以下步驟：獲取帶有缺陷產(chǎn)品的不同面的圖像；對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建產(chǎn)品缺陷數(shù)據(jù)集；建立深度學(xué)習(xí)模型，利用缺陷數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練；進(jìn)行圖像采集，利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行視覺檢測(cè)；圖像采集包括：將產(chǎn)品放置在設(shè)定位置處，使用光源對(duì)產(chǎn)品照明；在產(chǎn)品側(cè)面放置反射鏡，使產(chǎn)品的側(cè)面成像在相機(jī)上；利用所述相機(jī)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行拍攝，獲取同時(shí)包含所述產(chǎn)品頂面和側(cè)面的圖像。本申請(qǐng)無需采用旋轉(zhuǎn)裝置對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，一方面節(jié)約了檢測(cè)設(shè)備的生產(chǎn)成本和運(yùn)行成本，避免了旋轉(zhuǎn)裝置精度對(duì)視覺檢測(cè)的影響，提高了視覺檢測(cè)的穩(wěn)定性和精度。

技術(shù)研發(fā)人員：施克永
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州賽米維爾智能裝備有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28