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    基于機(jī)器視覺(jué)的生產(chǎn)工序異常檢測(cè)方案

    2023-04-29 00:00:00陳陽(yáng)?張靜?胡將軍
    信息系統(tǒng)工程 2023年4期

    摘要:為減少生產(chǎn)過(guò)程中工序錯(cuò)誤引起的安全事故,提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的生產(chǎn)工序異常檢測(cè)方案。方案以機(jī)器視覺(jué)為基礎(chǔ),研究面向生產(chǎn)過(guò)程的目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)與異常發(fā)現(xiàn)。首先,設(shè)計(jì)一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法,從工業(yè)攝像頭中自動(dòng)識(shí)別與定位多種類型目標(biāo);其次,設(shè)計(jì)一種工序識(shí)別算法,將多個(gè)孤立的圖像目標(biāo)關(guān)聯(lián)成一道具體的生產(chǎn)工序;最后,對(duì)工序錯(cuò)誤的預(yù)警機(jī)制進(jìn)行研究,以實(shí)現(xiàn)工序異常的快速發(fā)現(xiàn)與報(bào)警,避免生產(chǎn)事故。以汽車生產(chǎn)過(guò)程中的“車門間隙與平度檢測(cè)”為例,對(duì)上述方案進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺(jué);目標(biāo)檢測(cè);工序識(shí)別

    一、前言

    在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,必然存在工人疲勞操作、注意力不集中、操作錯(cuò)序等導(dǎo)致的返工或產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題,甚至引發(fā)安全事故。2021年4月,黑龍江某企業(yè)在進(jìn)行設(shè)備檢修過(guò)程中沒(méi)有按照規(guī)定的設(shè)備檢修工序操作,導(dǎo)致13人傷亡,直接經(jīng)濟(jì)損失873萬(wàn)元的重大安全事故[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì),2021年我國(guó)共發(fā)生各類生產(chǎn)安全事故3.46萬(wàn)起,死亡2.63萬(wàn)人[2]。研究如何有效減少工業(yè)生產(chǎn)中人為因素導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失、安全事故,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    近些年來(lái),將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于質(zhì)量檢測(cè)已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn),并廣泛應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。2016年,上海交通大學(xué)的朱冉基于機(jī)器視覺(jué)提出了一種帶鋼表面質(zhì)量缺陷的特征提取方法,使得帶鋼表面質(zhì)量缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確度提高了12.4%[3]。2019年,黃超等針對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品制造過(guò)程中的關(guān)鍵工序控制問(wèn)題,提出了一種關(guān)鍵工序識(shí)別方法和影響評(píng)價(jià)體系[4]。2020年,許海生等為了確定船舶分段車間生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)分段精度尺寸影響最大的關(guān)鍵工序,提出了基于三重要素綜合考量的船舶分段車間關(guān)鍵工序的識(shí)別方法,該方法能夠有效識(shí)別車間生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵工序[5]。

    與上述研究不同,本文設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的生產(chǎn)工序異常檢測(cè)方案,側(cè)重于目標(biāo)的自動(dòng)分割、工序組合及異常發(fā)現(xiàn)與預(yù)警。方案以“車門間隙與平度檢測(cè)”為例進(jìn)行說(shuō)明?!败囬T間隙與平度檢測(cè)”是汽車總裝過(guò)程中的一項(xiàng)重要流程,目前仍主要依賴于人工完成,機(jī)器難以介入。為簡(jiǎn)化說(shuō)明過(guò)程,本文將該流程簡(jiǎn)化為放置平度磁鐵、使用墊片檢測(cè)間距、觀察車門間距、標(biāo)記間隙缺陷并記錄、檢查車門平度、標(biāo)記平度缺陷并記錄6道具體工序。

    方案的整體思路是:首先設(shè)計(jì)目標(biāo)檢測(cè)算法,對(duì)“車門間隙與平度檢測(cè)”各工序所涉及的重要目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和定位;然后通過(guò)工序識(shí)別算法,將多個(gè)孤立的圖像目標(biāo)關(guān)聯(lián)成一道具體的生產(chǎn)工序;最后,研究一種預(yù)警機(jī)制,快速發(fā)現(xiàn)工序的異常情況,并發(fā)出警告,避免生產(chǎn)事故。

    二、目標(biāo)檢測(cè)算法

    2016年,YOLO算法[6]在CVPR會(huì)議上被提出,可以快速進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別,結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的錨機(jī)制,研究者不斷對(duì)YOLO進(jìn)行改進(jìn),形成多個(gè)衍生算法[7]。其中,YOLOv5極大縮短了訓(xùn)練時(shí)間,提高了檢測(cè)速率及準(zhǔn)確率。YOLOv5包括YOLOv5s、YOLOv5m等多個(gè)版本。本文以YOLOv5s為基礎(chǔ)模型,研究一種面向圖形的目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)算法,能夠自動(dòng)地從攝像頭中識(shí)別與定位多種類型目標(biāo)。

    首先,通過(guò)特征提取、變換、升維等方法,對(duì)原始RGB三通道圖像從低維空間映射到高維空間,變換出豐富的細(xì)節(jié)特征,增強(qiáng)整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力,提升算法的識(shí)別率。然后,利用YOLOv5s算法進(jìn)行圖像預(yù)處理,其中,將采集到的圖像作為輸入端參數(shù),進(jìn)行圖形縮放、歸一化等操作。

    為了進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確率和健壯性,采用遷移學(xué)習(xí)的思想,首先在MS COCO大型目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,得到一個(gè)初始的模型,然后再采用本文的數(shù)據(jù)集對(duì)初始模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整訓(xùn)練,得到最后的預(yù)測(cè)模型。

    方案采用LabelImg工具嚴(yán)格標(biāo)注圖片中的目標(biāo),如圖1。

    為了確定工序進(jìn)行情況,在目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ)上進(jìn)行目標(biāo)關(guān)鍵位置判別,即判斷不同目標(biāo)間相對(duì)位置。如在工序5中,需要通過(guò)手的上下滑動(dòng)來(lái)確定車門平度,則以“平度磁鐵”為基準(zhǔn),判斷“手”在“平度磁鐵上方”以及“平度磁鐵下方”出現(xiàn),擬通過(guò)下列公式進(jìn)行位置識(shí)別。

    其中,j,k是被判斷目標(biāo)中心點(diǎn)坐標(biāo),a、b、c和d是合規(guī)區(qū)域的左邊界、右邊界、上邊界和下邊界,φ為判定結(jié)果。

    通過(guò)以上多方面的研究可實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率、高推理速度的項(xiàng)目目標(biāo)檢測(cè)算法。

    三、工序識(shí)別算法

    基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法可以實(shí)時(shí)提取監(jiān)測(cè)視頻中的各種目標(biāo),但目標(biāo)是單一的、孤立的。本文采用CART決策樹(shù)算法將靜態(tài)的、孤立的目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來(lái)組合成一段實(shí)際的工序,便于進(jìn)行工序異常檢測(cè)及預(yù)警。

    CART決策樹(shù)在工序檢測(cè)中,主要包括工序數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和特征選擇、CART決策樹(shù)生成和工序識(shí)別兩大部分,下面對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

    (一)工序數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和特征選擇

    對(duì)“檢測(cè)車門間隙與平度”的每個(gè)工序各選取24段視頻作為數(shù)據(jù)集,其中任意16段視頻用于CART決策樹(shù)訓(xùn)練,剩余8段視頻用于測(cè)試。為了構(gòu)建工序識(shí)別CART決策樹(shù),首先要選擇最有利于工序劃分的特征作為決策樹(shù)的輸入特征。通過(guò)對(duì)6道工序進(jìn)行初步分析,可以得出工序1的檢出目標(biāo)應(yīng)包括:車門、手持平度磁鐵、平度磁鐵在縫隙中部;工序2的檢出目標(biāo)應(yīng)包括:車門、平度磁鐵在縫隙中部、墊片插入;工序3的檢出目標(biāo)應(yīng)包括:車門、平度磁鐵在縫隙中部、人觀察車門縫隙;工序4的檢出目標(biāo)應(yīng)包括:車門、平度磁鐵在縫隙中部、紅磁鐵、人做缺陷記錄;工序5的檢出目標(biāo)應(yīng)包括:車門、平度磁鐵在縫隙中部、手壓縫隙;工序6的檢出目標(biāo)應(yīng)包括:車門、平度磁鐵在縫隙中部、紅磁鐵、人做缺陷記錄。

    在工序6中,當(dāng)平度磁鐵位于前后車門間隙的中部區(qū)域時(shí),表示平度磁鐵的位置符合要求。對(duì)工序所涉及的目標(biāo)及決策過(guò)程進(jìn)一步分析可知,由于人與車門對(duì)不同工序的區(qū)分度很弱,作為決策樹(shù)輸入特征的意義很小,可以刪除。這樣,CART決策樹(shù)的輸入特征及編號(hào)就可定義為:手持平度磁鐵、平度磁鐵在縫隙中部、墊片插入、人觀察車門間距、紅磁鐵、人做缺陷記錄和手壓縫隙,共7個(gè)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象。對(duì)“車門間隙與平度檢測(cè)”工序訓(xùn)練視頻的每一幀進(jìn)行檢測(cè),根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果,將檢測(cè)到相應(yīng)目標(biāo)標(biāo)識(shí)為“1”,未檢測(cè)到相應(yīng)目標(biāo)標(biāo)識(shí)為“0”。

    (二)CART決策樹(shù)生成和工序識(shí)別

    在完成CART決策樹(shù)特征選擇后,可以采用最大深度最優(yōu)值訓(xùn)練一次決策樹(shù)模型。如圖2,給出了一個(gè)初始CART決策樹(shù),其中方形框表示輸入目標(biāo),橢圓形框表示工序決策。需要說(shuō)明的是圖中的決策樹(shù)并非算法得到的結(jié)果,而僅是用于描述工序識(shí)別思想的一個(gè)例子。通過(guò)得到的CART決策樹(shù),可以將孤立的圖像目標(biāo)組合成對(duì)一個(gè)執(zhí)行工序的判斷,例如當(dāng)平度磁鐵在縫隙中部,紅磁鐵不存在,且墊片插入時(shí),可以判斷當(dāng)前正在執(zhí)行的是工序2。但對(duì)于圖像檢測(cè)目標(biāo)相同的工序,如工序4和工序6,決策樹(shù)將無(wú)法進(jìn)一步區(qū)分。這時(shí)將通過(guò)算法記錄前序工序,以實(shí)現(xiàn)對(duì)工序4和工序6的區(qū)分,緊跟工序3的為工序4,而緊跟工序5的為工序6。

    但是,通過(guò)工序識(shí)別僅能判斷工序是否執(zhí)行,難以判斷工序完成的效果。為此,增加關(guān)鍵狀態(tài)判定并結(jié)合工序識(shí)別實(shí)現(xiàn)二級(jí)判斷。例如在工序2中,墊片插入車門縫隙并不能判斷間距是否均勻,需要上下移動(dòng)墊片滑過(guò)整個(gè)縫隙才能實(shí)現(xiàn)完整的檢查。此時(shí),僅通過(guò)工序識(shí)別就難以判斷工序的完成度,必須增加關(guān)鍵狀態(tài)判定。關(guān)鍵狀態(tài)應(yīng)對(duì)該工序的完成度具有決定性意義,且通常在工序識(shí)別目標(biāo)出現(xiàn)后。在工序2中,可將墊片出現(xiàn)在縫隙上部(關(guān)鍵目標(biāo)1)和墊片出現(xiàn)在縫隙下部(關(guān)鍵目標(biāo)2)設(shè)為關(guān)鍵狀態(tài),若目標(biāo)檢測(cè)算法識(shí)別這兩個(gè)關(guān)鍵目標(biāo),認(rèn)為關(guān)鍵狀態(tài)成立結(jié)合工序識(shí)別結(jié)果,算法輸出工序完成;否則,算法判斷工序未完成。不同工序的關(guān)鍵狀態(tài)不同,某些工序可能并不存在關(guān)鍵狀態(tài),則該工序的關(guān)鍵狀態(tài)檢查將直接通過(guò)。

    在實(shí)際的CART決策樹(shù)訓(xùn)練中,將測(cè)試不同樹(shù)深下的決策樹(shù)訓(xùn)練精度和測(cè)試精度最高值,并以此最高值對(duì)應(yīng)的最大樹(shù)深進(jìn)行訓(xùn)練,以獲得高精度的工序識(shí)別決策樹(shù)。然后,通過(guò)不斷分析及優(yōu)化生成決策樹(shù)中的目標(biāo)對(duì)象,疊加剪枝操作,在降低決策樹(shù)復(fù)雜度的同時(shí),使決策樹(shù)的工序識(shí)別度保持95%以上。

    四、工序錯(cuò)誤分級(jí)預(yù)警

    針對(duì)工序檢測(cè)后的預(yù)警問(wèn)題,本文采取多級(jí)預(yù)警方案。首先通過(guò)調(diào)研確定各工序錯(cuò)誤將造成的損失大小,然后根據(jù)損失程度確定不同的預(yù)警級(jí)別。對(duì)于正常工序,無(wú)須預(yù)警;對(duì)于可忽略工序或工序互換不會(huì)造成其他損失的,如本文中的工序2與工序3可互換順序,定義為無(wú)損預(yù)警;對(duì)于工序未完成(超時(shí)、缺失)或交換工序可能造成較大損失的,如本文中的工序4或工序6出現(xiàn)紅磁鐵后未記錄,定義為中級(jí)預(yù)警;對(duì)于工序未完成(超時(shí)、缺失)將造成后序工序無(wú)效或重大損失的,如本例中的工序1,定義為嚴(yán)重預(yù)警。如表1給出了不同預(yù)警級(jí)別的警示方式。

    對(duì)于不同的預(yù)警級(jí)別,使用不同的顏色進(jìn)行閃爍警示和語(yǔ)音播報(bào),有利于工作人員快速、直觀地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

    五、結(jié)語(yǔ)

    本文以汽車生產(chǎn)過(guò)程中的“車門間隙與平度檢測(cè)”為例,設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)算法,能夠自動(dòng)地從圖像中識(shí)別與定位多種類型目標(biāo),通過(guò)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),使之?dāng)M合數(shù)據(jù)集,從而檢測(cè)實(shí)操工序中的各種目標(biāo);利用工序識(shí)別算法,將檢測(cè)出的靜態(tài)及孤立的目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、組合,構(gòu)成一道具體的工序,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同工序的識(shí)別;最后針對(duì)不同工序錯(cuò)誤造成損失的不同,定義不同級(jí)別的工序預(yù)警方案,實(shí)現(xiàn)工序錯(cuò)誤分級(jí)報(bào)警。本文設(shè)計(jì)的一種基于機(jī)器視覺(jué)的生產(chǎn)工序異常檢測(cè)方案,能夠有效預(yù)防人工操作失誤導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量或安全事故等問(wèn)題。

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