基于深度學(xué)習(xí)的橡膠制品缺陷檢測(cè)技術(shù)創(chuàng)新

朱世元 方世鵬

摘 要：橡膠制品表面缺陷會(huì)極大地影響產(chǎn)品的性能、安全性和可靠性。傳統(tǒng)的基于人的視覺(jué)檢測(cè)準(zhǔn)確率低且耗時(shí)長(zhǎng)，現(xiàn)有的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)主要依靠人工完成，無(wú)法有效精準(zhǔn)對(duì)橡膠制品缺陷檢測(cè)。針對(duì)橡膠制品中各種缺陷檢測(cè)識(shí)別問(wèn)題，采用基于深度學(xué)習(xí)模型的多尺度缺陷檢測(cè)方法，使用橡膠制品表面缺陷圖像對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練和評(píng)估。研究結(jié)果顯示，所建立的檢測(cè)模型對(duì)橡膠制品凹坑檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，平均精度為92.7 %，可以有效檢測(cè)橡膠制品小缺陷，且基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初始總損失相對(duì)較小，在100～150個(gè)歷時(shí)之間趨于穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；橡膠制品；缺陷；識(shí)別；技術(shù)研究

中圖分類號(hào)：TQ330.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-5922（2023）07-0026-04

Innovation on rubber product defect detection and recognition technology based on deep learning

ZHU Shiyuan，F(xiàn)ANG Shipeng

（Yanan University，Yanan 716000，Shaanxi China

）

Abstract：Surface defects in rubber products can greatly affect the performance，safety，and reliability of the product.Traditional human based visual inspection has low accuracy and long time consumption.However，existing machine vision inspection technologies mainly rely on manual work and cannot effectively and accurately detect defects in rubber products.Therefore，in response to various defect detection and recognition issues in rubber products，a multi-scale defect detection method based on depth models is adopted.The network was trained and evaluated using surface defect images of rubber products.The research results show that the detection model established in this article has a high accuracy in detecting pits in rubber products，with an average accuracy of 92.7%.It can effectively detect small defects in rubber products.Moreover，the initial total loss of the neural network model based on deep learning is relatively small，and tends to stabilize between 100 and 150 durations.

Key words：deep learning;rubber products;defects;recognition;technical research

絕大多數(shù)傳統(tǒng)橡膠制品不溶，難以再加工和生物降解，造成黑色污染。而將聚丁二烯基加入橡膠制品可以有效加速橡膠制品降解速率。其中聚丁二烯基橡膠制品表面質(zhì)量是評(píng)價(jià)橡膠制品整體質(zhì)量的重要指標(biāo)［1］。研究指出受原材料運(yùn)輸、生產(chǎn)工藝水平、工人操作標(biāo)準(zhǔn)等因素的影響，聚丁二烯基橡膠制品經(jīng)常出現(xiàn)凹坑、氣泡、劃痕等表面缺陷［2］。如果表面缺陷問(wèn)題不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決，就會(huì)出現(xiàn)不合格的產(chǎn)品，這將給企業(yè)帶來(lái)很大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)［3］。目前，企業(yè)生產(chǎn)中聚丁二烯基橡膠制品表面缺陷的檢測(cè)仍處于人工目視檢查去除不良品的階段［4-5］。檢測(cè)效率低，勞動(dòng)強(qiáng)度高。因此，迫切需要一種智能高效的檢測(cè)方法來(lái)替代人工。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)通過(guò)將數(shù)據(jù)和低級(jí)特征轉(zhuǎn)換為更抽象和復(fù)合的表示來(lái)發(fā)現(xiàn)其輸入數(shù)據(jù)的分布式表示［6］。分析結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)從大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)高度抽象和不變的特征，而不是人為地構(gòu)建低級(jí)特征;因此，它可以穩(wěn)健地適應(yīng)各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)［7］。

且在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，深度學(xué)習(xí)的對(duì)象往往是自然圖像，包括行人、車輛、動(dòng)物和人臉等；但利用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)橡膠制品表面缺陷的研究較少［8］。因此，本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的聚丁二烯基橡膠制品表面缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)基于Faster R-CNN和特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN），可以有效檢測(cè)橡膠制品各種尺度的表面缺陷。

1 橡膠制品表面缺陷圖像識(shí)別

根據(jù)聚丁二烯基橡膠制品缺陷的工藝和原因不同，分為嚴(yán)重危害缺陷、自然缺陷和加工缺陷［9-11］。其中，嚴(yán)重缺陷和自然缺陷，具有一定的形狀和結(jié)構(gòu)特征，如圖1所示。一般來(lái)說(shuō)，聚丁二烯基橡膠制品缺陷可分為：氣泡、致密性差、腐爛等。實(shí)驗(yàn)使用的原始數(shù)據(jù)集來(lái)源于某橡膠制品公司采樣所得圖像。掃描獲取橡膠制品圖像時(shí)，掃描儀的掃描速度為170～5 000 Hz;Z方向分辨率為 0.055～0.200 mm;X方向分辨率為 0.275 5～0.550 mm;并且彩色像素分辨率可以達(dá)到（1×0.5）mm。該數(shù)據(jù)集包括5 000張橡膠制品的缺陷圖。每個(gè)圖像的位深度為24，大小為100×100像素級(jí)別。

2 表面缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型建立

利用 FasterR-CNN對(duì)聚丁二烯橡膠制品表面缺陷進(jìn)行分類、定位，建立了多尺度缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型［12］。Faster R-CNN系統(tǒng)由特征提取網(wǎng)絡(luò)（FEN）、區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）、感興趣區(qū)域（ROI）以及分類和回歸層組成?？紤]到橡膠制品表面缺陷的特點(diǎn)，在基本的Faster R-CNN中加入了FPN的特征融合思想以提高缺陷檢測(cè)性能。

2.1 特征提取網(wǎng)絡(luò)

特征提取網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)大型的區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)，可以從輸入的圖像中自動(dòng)提取高級(jí)特征。在研究中，可以使用ResNet101來(lái)獲得高層次和語(yǔ)義強(qiáng)的特征。而ResNet101的基本結(jié)構(gòu)是一個(gè)瓶頸，可以有效解決網(wǎng)絡(luò)模型性能下降的問(wèn)題，并引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更深入的檢測(cè)聚丁二烯基橡膠制品缺陷［13］。瓶頸包含3個(gè)卷積層：1×1、3×3和1×1，后面分別是“Relu”激活函數(shù)，以及“快捷連接”，即跳過(guò)一個(gè)或多個(gè)層，直接將輸入映射到輸出，而不增加額外參數(shù)。

2.2 區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)

在特征融合之后，區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）可以生成區(qū)域建議或感興趣的區(qū)域（ROI），即缺陷周圍的矩形區(qū)域，包括每個(gè)建議中的前景（包含缺陷）的概率。改進(jìn)的RPN是一個(gè)全卷積網(wǎng)絡(luò)，主要由一個(gè)3×3的卷積層和2個(gè)同級(jí)的1×1的卷積層實(shí)現(xiàn)的，用于分類和回歸［14］。將全卷積網(wǎng)絡(luò)（3×3卷積層和2個(gè)1×1卷積層）附加到特征提取網(wǎng)絡(luò)（FEN）輸出的每個(gè)特征圖上，然后生成幾個(gè)包含每個(gè)錨點(diǎn)的缺陷/非缺陷估計(jì)概率以及從錨點(diǎn)到區(qū)域建議的預(yù)測(cè)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的向量。

2.3 改進(jìn)ROI區(qū)域

改進(jìn)的RPN輸出的區(qū)域建議具有不同的維度，并且最終分類和回歸層的輸入需要相同的大小，因此ROI區(qū)域的目的是執(zhí)行最大檢測(cè)最大效率化，將任何建議內(nèi)的特征轉(zhuǎn)換為具有固定大?。ɡ?，7×7）的向量。首先，將不同大小的區(qū)域方案劃分為大小相等的部分，如7×7；然后，輸出每個(gè)部分中的最大值，并且可以獲得固定大小的向量［15］。此外，在進(jìn)行ROI區(qū)域確定操作之前，需要將帶有（x1，y1）和（x2，y2）的區(qū)域建議映射到橡膠制品特征圖中。將4個(gè)特征圖{P2，P3，P4，P5}輸入到ROI區(qū)域中，進(jìn)一步確定ROI區(qū)域范圍。并將寬度（w）和高度（h）（在輸入圖像上）的區(qū)域分配給特征圖Pk，如式（1）：

k=4+log2（wh/224）（1）

2.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

多尺度缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)是由網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和卷積層的權(quán)重組成。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)完成后，需要獲得卷積層的最佳權(quán)重。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是一個(gè)實(shí)現(xiàn)權(quán)重優(yōu)化并引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)接近輸入真實(shí)性的過(guò)程，它由前向傳播和后向傳播組成。前向傳播是按照從輸入到輸出的順序計(jì)算和存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的中間變量（包括輸出）。后向傳播是指計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的損失（輸出與輸入的真實(shí)性之差）并利用損失的梯度更新權(quán)重的方法［16］。多尺度缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的損失來(lái)自改進(jìn)的RPN以及分類和回歸層。在訓(xùn)練中，損失的選擇是非常重要的。對(duì)于分類層和回歸層，改進(jìn)的RPN是端到端訓(xùn)練的。因此使用Fast R-CNN中的多任務(wù)損失L來(lái)訓(xùn)練改進(jìn)的RPN：

L（pi，ti）=1Ncls∑Lcls（pi，pi*）+λ1Nreg∑ipi*×Lreg（ti，ti*）（2）

式中：i是一個(gè)小批量中的錨點(diǎn)索引，在分類損失中，p*和p分別為聚丁二烯基橡膠制品真實(shí)標(biāo)簽和預(yù)測(cè)的錨點(diǎn)缺陷的概率。在回歸損失中，ti和ti*分別代表錨點(diǎn)和預(yù)測(cè)區(qū)域建議以及錨點(diǎn)和地面實(shí)況框之間的幾何差異的向量，則ti*的計(jì)算方法為：

tx*=（Gx－Ax）/Awty*=（Gy－Ay）/Ahtw*=log（Gw/Aw）th*=log（Gh/Ah） （3）

此外，分類損失計(jì)算：

Lcls=∑i－p*i×log（pi）－（1－p*i）×log（1－pi）（4）

回歸損失計(jì)算：

Lreg=∑ismooth L1（t*i－ti）（smooothL1（x）=0.5x2 ifx<1x－0.5）（5）

此外，本文使用與改進(jìn)的RPN相同的損失來(lái)訓(xùn)練分類層和回歸層，這也是端到端的訓(xùn)練。

3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)定

在聚丁二烯基橡膠制品表面缺陷的識(shí)別研究中，實(shí)驗(yàn)使用Python 3.5，PyTorch作為深度學(xué)習(xí)庫(kù)，cuda 9.1和cudnn 5.1在谷歌云平臺(tái)上使用8GB內(nèi)存的NVIDA Tesla K80圖形處理單元（GPU）進(jìn)行。在訓(xùn)練多尺度缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，本文對(duì)輸入圖像（分辨率為2 560×1 280）的短邊進(jìn)行了960倍的縮放，然后通過(guò)使其具有固定的平均值和方差對(duì)每張圖像進(jìn)行歸一化。在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的損失時(shí)，在RPN以及分類和回歸層的損失函數(shù)中都使用λ=1。此外，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重通過(guò)隨機(jī)梯度下降（SGD）進(jìn)行改進(jìn)［17］，包括0.001的學(xué)習(xí)率、0.9的動(dòng)量和0.000 5的權(quán)重衰減。在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，使用一個(gè)批處理規(guī)模（批處理指的是輸入圖像的數(shù)量）和50個(gè)epochs來(lái)提高性能（epoch指的是網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練的數(shù)量）。在評(píng)估物體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的性能時(shí)，使用平均精度（AP）進(jìn)行多尺度缺陷檢測(cè)。

4 結(jié)果與討論

4.1 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練損失

在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，有必要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的損失進(jìn)行及時(shí)的可視化。并驗(yàn)證聚丁二烯基橡膠制品表面缺陷檢測(cè)是否有效，可以通過(guò)損失曲線的趨勢(shì)來(lái)判斷。此外，損失可以指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的調(diào)整，包括訓(xùn)練歷時(shí)、學(xué)習(xí)率、權(quán)重衰減和結(jié)構(gòu)優(yōu)化［18］。多尺度缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的總損失包括RPN中的分類損失和回歸損失，以及分類層和回歸層的分類損失和位置損失。在訓(xùn)練中，各種損失可以分別用rpn_cls_loss（學(xué)習(xí)率）、rpn_loc_loss（訓(xùn)練歷時(shí)）、roi_cls_loss（權(quán)重衰減）和roi_loc_loss（結(jié)構(gòu)優(yōu)化）表示。

訓(xùn)練期間的損失曲線如圖2所示。研究中，網(wǎng)絡(luò)在每個(gè)epoch中對(duì)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)的各種損失每50步記錄一次（一步等于一張圖片），因此所有損失曲線總共有2 700次迭代（一次迭代等于50步）。

如圖2所示，各種損失曲線均呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，在訓(xùn)練的開(kāi)始階段，損失大幅度下降，說(shuō)明學(xué)習(xí)率合適，開(kāi)始呈梯度下降。其中rpn_loc_loss下降幅度較小，在0～500迭代期間內(nèi)，損失下降0.4，而roi_cls_loss下降幅度最大，損失下降0.5。且隨著迭代次數(shù)增加，在訓(xùn)練到一定的歷時(shí)后，損失曲線趨于穩(wěn)定，且rpn_cls_loss、rpn_loc_loss、roi_cls_loss、roi_loc_loss最終損失分別穩(wěn)定在0.08、0.13、0.07、0.1，進(jìn)一步表明網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始收斂。同時(shí)網(wǎng)絡(luò)損失的下降，可以有效提高聚丁二烯基橡膠制品表面缺陷檢測(cè)精度。

4.2 橡膠制品缺陷檢測(cè)

為進(jìn)一步評(píng)估深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的檢測(cè)效果，對(duì)聚丁二烯基橡膠制品常見(jiàn)的劃痕、裂紋、氣泡、凹坑等缺陷進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。并統(tǒng)計(jì)每個(gè)缺陷類別的評(píng)估指標(biāo)。由表1可知，除了氣泡缺陷外，所有其他缺陷的準(zhǔn)確率都可以保持在0.98～1.00，召回率在0.99～1.00，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)在0.998～1.00。氣泡缺陷由于其缺陷目標(biāo)小，聚丁二烯基橡膠制品有時(shí)具有致密的氣孔，因此精度低于其他類型的缺陷。而研究所建立的檢測(cè)模型對(duì)橡膠制品凹坑檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，且召回率及F1分?jǐn)?shù)均達(dá)到最高（1.00）。因此建立的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型可用于實(shí)際橡膠制品缺陷檢測(cè)。

4.3 檢測(cè)精度和檢測(cè)速度

為了驗(yàn)證Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型加入FPN的特征融合思想有效性，將本文設(shè)計(jì)的缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型與YOLO v3、YOLO v5、原始Faster R-CNN和SSD網(wǎng)絡(luò)模型在表面缺陷數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如表2所示。

不同的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)聚丁二烯基橡膠制品嚴(yán)重缺陷有較好的檢測(cè)效果，但對(duì)中等缺陷，特別是輕微缺陷的檢測(cè)精度卻明顯下降。改進(jìn)的Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)三種不同類型的表面缺陷的平均精度為92.7%，改進(jìn)的Faster R-CNN的平均精度從83.1%提高到92.7%，對(duì)嚴(yán)重缺陷的平均精度為3.4%，對(duì)中等缺陷的平均精度為6.9%，對(duì)輕微缺陷的平均精度為18.5%。顯然，改進(jìn)后的Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型能夠更明顯地提高深度較淺橡膠制品小缺陷的檢測(cè)性能。此外，在檢測(cè)速度方面，在保證同一檢測(cè)設(shè)備的條件下，連續(xù)檢測(cè)缺陷樣本圖像，以每秒幀數(shù)（FPS）衡量檢測(cè)速度。其中，YOLO v3模型的檢測(cè)速度為27幀/s，YOLO v5模型的檢測(cè)速度為37幀/s，F(xiàn)aster R-CNN模型的檢測(cè)速度為17幀/s，SSD模型的檢測(cè)速度為35幀/s，而改進(jìn)的Faster R-CNN模型的檢測(cè)速度為15幀/s。本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)算法對(duì)聚丁二烯基橡膠制品圖像的檢測(cè)時(shí)間約為0.5秒，檢測(cè)效率遠(yuǎn)高于目前的人工檢測(cè)方法，可以滿足企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中對(duì)橡膠制品表面缺陷的在線檢測(cè)速度要求［19-20］。

4.4 網(wǎng)絡(luò)模型精度及損失

由上述試驗(yàn)分析可知，改進(jìn)后的Faster R-CNN算法在檢測(cè)速度及準(zhǔn)確率等指標(biāo)方面上較為良好。為研究所建立網(wǎng)絡(luò)模型的精度及損失，使用相同的數(shù)據(jù)集分別在Faster R-CNN和改進(jìn)Faster R-CNN中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，然后比較實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生的精度數(shù)據(jù)和損失數(shù)據(jù)。如圖3（a）所示，F(xiàn)aster R-CNN在每次訓(xùn)練的迭代次數(shù)后計(jì)算出的精度平均值，有先下降后緩慢攀升的趨勢(shì)，在后半段的數(shù)值不穩(wěn)定。而改進(jìn)Faster R-CNN則是一開(kāi)始精度不穩(wěn)定，然后慢慢爬升并穩(wěn)定下來(lái)。如圖3（b）所示，F(xiàn)aster R-CNN的總損失在50～100個(gè)歷時(shí)之間趨于穩(wěn)定，然后有3個(gè)相對(duì)較大的波峰。由于Faster R-CNN使用Adam優(yōu)化器，它可以比SGD（隨機(jī)梯度下降法）更快地收斂。而改進(jìn)Faster R-CNN的初始總損失相對(duì)較小，在100～150個(gè)歷時(shí)之間趨于穩(wěn)定，在80個(gè)歷時(shí)左右有一個(gè)小峰值。綜上所述，與Faster R-CNN相比，改進(jìn)Faster R-CNN在精度和總損失方面的收斂速度和收斂后的穩(wěn)定性都比Faster R-CNN好。

5 結(jié)語(yǔ)

在聚丁二烯基橡膠制品缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)方法比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法更具優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不需要手動(dòng)提取圖像特征，可以實(shí)現(xiàn)端到端的輸入檢測(cè)。將Faster R-CNN中加入了FPN的特征融合思想以提高缺陷檢測(cè)性能，并應(yīng)用于聚丁二烯基橡膠制品缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，其平均精度可以達(dá)到92.7%，且改進(jìn)的Faster R-CNN模型的檢測(cè)速度為15幀/s，可以快速檢測(cè)橡膠制品缺陷。

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