基于深度半監(jiān)督學(xué)習(xí)的小樣本金屬工件表面缺陷分割

摘 要：針對工業(yè)應(yīng)用場景下缺少缺陷樣本的問題，提出了一種僅需要極少缺陷樣本的金屬工件表面缺陷分割方法。該方法結(jié)合了圖像生成技術(shù)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，通過利用極少缺陷圖像提取的小尺寸缺陷圖像來訓(xùn)練缺陷生成模型，然后將生成的缺陷圖像嵌入到正常圖像中以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增廣。其次，采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)，以減小生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)分布之間的差異對模型的不良影響。在真實(shí)的金屬工件機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)上的驗(yàn)證結(jié)果表明，半監(jiān)督的訓(xùn)練策略提高了分割模型對真實(shí)缺陷的泛化能力，所提方法能夠在僅使用5張缺陷樣本圖像的條件下取得較高的分割精度。

關(guān)鍵詞：半監(jiān)督學(xué)習(xí)；表面缺陷檢測；圖像分割；小樣本；數(shù)據(jù)增廣

中圖分類號：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-3695（2024）08-042-2540-06

doi： 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0560

Deep semi-supervised learning approach for few-shot segmentation of surface defects on metal workpieces

Xu Xingyu， Zhong Yuzhong， Tu Haiyan， Dian Songyi

（College of Electrical Engineering， Sichuan University， Chengdu 610065， China）

Abstract：

In response to the scarcity of defect samples in industrial applications， this paper proposed a method for segmenting surface defects in metal workpieces with only a minimal number of required defect samples. The method combined image gene-ration techniques with a semi-supervised learning strategy. It utilized small-sized defect patches， and extracted from a minimal number of defect images to train a defect generation model. Subsequently， the method integrated these generated defect images into normal images to facilitate data augmentation. Additionally， the method applied a semi-supervised learning strategy to train the segmentation network， aiming to mitigate the adverse effects of differences between generated and real data distributions. The experimental phase involved conducting tests on a real-world computer vision detection system for metal workpieces. The results demonstrate that the semi-supervised training strategy significantly enhances the segmentation model’s generalization ability to real defects. The method achieves high segmentation accuracy using only five defect sample images.

Key words：semi-supervised learning; surface defect detection; image segmentation; few-shot; data augmentation

0 引言

金屬工件的生產(chǎn)是一個多因素耦合的復(fù)雜過程，由于生產(chǎn)設(shè)備的設(shè)計不完善或運(yùn)行過程中受磨損、受潮等因素影響，生產(chǎn)出的工件金屬表面可能存在各種類型的缺陷。金屬工件表面缺陷影響了工件的強(qiáng)度、疲勞性能，嚴(yán)重的表面缺陷甚至影響工件關(guān)聯(lián)設(shè)備的安全運(yùn)行或降低設(shè)備使用壽命。因此，在生產(chǎn)過程中及時檢測和分析金屬工件的表面缺陷，是提高生產(chǎn)質(zhì)量和工件可靠性的重要步驟。

在過去的研究中，許多基于傳統(tǒng)圖像處理的方法被用于金屬的表面缺陷檢測，包括基于閾值［1］、聚類［2］和頻譜［3］等方法。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法［4］也被應(yīng)用于金屬表面缺陷檢測，主要包括特征提取及分類兩部分。但是，傳統(tǒng)圖像處理的方法通常基于人工提取缺陷特征，人力投入較大；另一方面，又容易受到環(huán)境變化的影響，泛化能力差［5］。

近年來，基于深度學(xué)習(xí)的計算機(jī)視覺方法被廣泛使用于檢測工業(yè)產(chǎn)品或材料中的缺陷［6］。部分學(xué)者基于目標(biāo)檢測模型實(shí)現(xiàn)缺陷檢測與定位。蘇迎濤［7］提出了一種基于顯著區(qū)域提取和改進(jìn)型YOLO-V3的缺陷檢測方法，實(shí)現(xiàn)了金屬齒輪加工端表面缺陷的快速檢測和定位。張乃雪等人［8］采用基于DETR的編碼-解碼結(jié)構(gòu)對缺陷類別和位置進(jìn)行預(yù)測，降低了參數(shù)量和計算復(fù)雜度。此外，部分學(xué)者通過語義分割模型實(shí)現(xiàn)表面缺陷的像素級檢測與分割。王一等人［9］基于U-Net語義分割模型，結(jié)合多尺度自適應(yīng)形態(tài)特征提取及瓶頸注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)了金屬工件表面缺陷分割。Wang等人［10］提出一種改進(jìn)的DeepLabV3+語義分割模型，在網(wǎng)絡(luò)中引入注意力機(jī)制，并將ASPP模塊替換為D-ASPP模塊，實(shí)現(xiàn)了磁柱缺陷的高精度分割。

然而，在多數(shù)的實(shí)際應(yīng)用場景中，由于生產(chǎn)的良品率高、產(chǎn)品造價昂貴、不適于在其上人工模擬缺陷等原因，只能收集到極少數(shù)的缺陷樣本。因此，許多學(xué)者開始關(guān)注缺少缺陷樣本情況下的缺陷檢測算法研究。

小樣本學(xué)習(xí)指利用包含少量監(jiān)督信息的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)任務(wù)［11］，主要分為基于度量的元學(xué)習(xí)方法［12］、基于微調(diào)的方法［13］和基于數(shù)據(jù)增廣［14］的方法。目前小樣本的圖像分割算法研究側(cè)重于從少量支持圖像中獲得高質(zhì)量的原型來準(zhǔn)確地預(yù)測結(jié)果，包括PANet［15］、MSANet［12］等方法。許國良等人［16］提出了一種小樣本手機(jī)屏幕缺陷分割網(wǎng)絡(luò)，引入了協(xié)同注意力來加強(qiáng)支持圖像與查詢圖像之間的特征信息交互。這類方法從有限的支持集中提取實(shí)例知識，難以用于分割具有較大類內(nèi)差異的工業(yè)產(chǎn)品缺陷。部分學(xué)者通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）［17，18］、變分自編碼器（VAE）［19］等生成模型生成更多的缺陷數(shù)據(jù)來擴(kuò)充訓(xùn)練集，從而提高模型性能［20］。Liu等人［21］使用GAN來評估缺陷圖像上的缺陷特征分布并生成缺陷，然后使用生成缺陷構(gòu)建的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練Faster R-CNN，實(shí)現(xiàn)缺陷檢測。然而，該類方法存在生成模型在缺少缺陷樣本的情況下難以優(yōu)化的問題，生成的圖像質(zhì)量低、多樣性低，導(dǎo)致生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)間存在分布差異，最終導(dǎo)致分割模型偏向生成數(shù)據(jù)過擬合。

另一方面，部分學(xué)者通過利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式來進(jìn)行缺少缺陷樣本情況下的缺陷檢測任務(wù)。Rudolph等人［22］使用了一種歸一化流的半監(jiān)督方法，在使用少量缺陷樣本的情況下實(shí)現(xiàn)了較好的缺陷像素級定位。半監(jiān)督結(jié)合了監(jiān)督與無監(jiān)督的方法，利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。自訓(xùn)練［23］被認(rèn)為是半監(jiān)督學(xué)習(xí)中熵最小化的一種形式，利用模型自身的預(yù)測結(jié)果來監(jiān)督后續(xù)訓(xùn)練。Zhu等人［24］首先在標(biāo)記數(shù)據(jù)上訓(xùn)練教師模型，然后在大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)上生成偽標(biāo)簽，展示了自訓(xùn)練在跨域泛化任務(wù)上的有效性優(yōu)于傳統(tǒng)的微調(diào)方法［25］。部分研究者將自訓(xùn)練與GAN［26］、對比學(xué)習(xí)［27］等方法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高精度的半監(jiān)督圖像分割。

綜上所述，本文提出了一種基于深度半監(jiān)督學(xué)習(xí)的小樣本金屬工件表面缺陷分割算法。其主要有以下貢獻(xiàn)：

a）針對缺少缺陷樣本的工業(yè)檢測場景，提出了一種僅需極少缺陷樣本的缺陷分割框架。所提出的方法結(jié)合圖像生成和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)，在僅利用5張缺陷樣本圖像和50張正常樣本圖像的條件下實(shí)現(xiàn)了高精度的缺陷分割。

b）針對生成模型在缺少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下不易優(yōu)化的問題，提出了一種利用少量缺陷樣本和大量正常樣本的數(shù)據(jù)增廣方法。該方法采用從原始圖像中提取的小尺寸缺陷圖像訓(xùn)練DCGAN模型，再將生成的小尺寸缺陷圖像隨機(jī)嵌入正常圖像的工件區(qū)域。

c）針對生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的分布差異，提出了對增廣后的數(shù)據(jù)采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略訓(xùn)練分割模型，以削弱模型對生成數(shù)據(jù)的過擬合。對利用生成模型數(shù)據(jù)增廣后的數(shù)據(jù)集部分標(biāo)注后采用自訓(xùn)練的策略進(jìn)行訓(xùn)練。

1 方法框架

本文方法的整個流程主要由數(shù)據(jù)增廣和半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略兩部分組成，如圖1所示。

首先，本文方法利用少量缺陷樣本圖像和相對多的正常樣本圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增廣。為了解決GAN等生成模型在缺少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下難以優(yōu)化的問題，使用從缺陷樣本圖像中提取的小尺寸缺陷圖像訓(xùn)練DCGAN生成模型，旨在增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的同時提高生成缺陷圖像的質(zhì)量。隨后，將訓(xùn)練完成的生成模型生成的小尺寸缺陷圖像隨機(jī)嵌入正常樣本圖像，在保證背景信息真實(shí)性的同時充分利用了正常樣本數(shù)據(jù)。

其次，為了應(yīng)對生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間分布差異對分割模型的負(fù)面影響，主要是由生成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分割網(wǎng)絡(luò)偏向生成數(shù)據(jù)過擬合的問題，本文提出對生成數(shù)據(jù)利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)。具體地，本文方法對上述數(shù)據(jù)增廣方法增廣后的增廣部分標(biāo)注后，采用自訓(xùn)練的框架訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)，并在不同階段施加了不同強(qiáng)度的圖像增廣。其中，在教師網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段施加弱圖像增廣，在學(xué)生網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段對無標(biāo)注數(shù)據(jù)施加CutMix在內(nèi)的強(qiáng)圖像增廣策略（strong data augmentation，SDA）。

2 數(shù)據(jù)增廣

2.1 生成模型

鑒于可供訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量較少，StyleGAN［28］等復(fù)雜度高的模型在訓(xùn)練的過程中不易收斂，通過增廣訓(xùn)練集使其收斂容易過擬合，生成的圖像多樣性差；復(fù)雜度過低的模型，如原始的GAN模型，生成的圖像質(zhì)量較差，圖像含有噪點(diǎn)且缺陷與背景邊界不清晰，與真實(shí)的缺陷圖像差別較大。各類不同復(fù)雜度的生成模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。綜上所述，本文方法選擇模型復(fù)雜度相對較低的DCGAN［29］作為生成模型。

DCGAN是一種無監(jiān)督的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為生成器和判別器的架構(gòu)，能夠處理圖像中的細(xì)節(jié)，生成更高質(zhì)量的圖像。本文方法使用的DCGAN模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

生成器以隨機(jī)噪聲向量為輸入，輸出一張圖像以模仿真實(shí)圖像的分布。由5個反卷積層組成，反卷積層之間交替使用批量歸一化層和ReLU激活函數(shù)，最后一層使用Tanh激活函數(shù)來約束生成像素值在-1～1。

判別器以圖像為輸入，輸出判斷圖像是否為真。由5個卷積層組成，卷積層之間交替使用批量歸一化層和LeakyReLU激活函數(shù)，最后一層使用sigmoid激活函數(shù)輸出0～1的概率值。

在對抗訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的損失函數(shù)均采用交叉熵?fù)p失。生成器和判別器的訓(xùn)練交替進(jìn)行，直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)增廣流程

在工程實(shí)際中，經(jīng)常只能獲得極少量的缺陷樣本圖像，而沒有缺陷的正常樣本圖像相對容易獲取。因此，本文設(shè)計了利用少量缺陷樣本圖像和相對多的正常樣本圖像的數(shù)據(jù)增廣策略。數(shù)據(jù)增廣的方法如圖4所示。

由于缺陷樣本圖像數(shù)量極少，直接用完整工件的缺陷樣本圖像來訓(xùn)練生成模型會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不充分，甚至不收斂。另外，生成的缺陷圖像可能會受到背景的影響，使生成的圖像具有不同的缺陷特征?？紤]到以上問題，本文方法從原始的缺陷樣本圖像中提取小尺寸缺陷圖像作為DCGAN的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。具體地，從分辨率大小為640×640像素的原始缺陷數(shù)據(jù)圖像中人工提取分辨率為64×64的小尺寸缺陷圖像，所提取的圖像可能不完整覆蓋整個缺陷，且圖像之間互有重疊區(qū)域，旨在增加訓(xùn)練樣本和豐富樣本多樣性。

DCGAN訓(xùn)練完成后，將生成器生成的小尺寸缺陷圖像隨機(jī)插入到正常樣本圖像中。這樣做有利于生成的缺陷圖像具有更高的特征一致性，同時保持了圖像背景的真實(shí)性。具體地，對小尺寸缺陷圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)高寬比和隨機(jī)縮放等基礎(chǔ)圖像增廣操作，以模擬缺陷的不同大小、形狀和方向。其次，使用閾值分割篩選出工件區(qū)域，以保證缺陷圖像能夠被插入到工件表面而不是背景區(qū)域，使得生成的數(shù)據(jù)更加真實(shí)合理。最后，將基礎(chǔ)圖像增廣后的隨機(jī)小尺寸缺陷圖像嵌入到隨機(jī)正常樣本圖像的工件表面隨機(jī)區(qū)域，同時對生成的缺陷圖像和待插入?yún)^(qū)域的邊緣進(jìn)行模糊化處理，使插入的缺陷圖片與背景融合得更加自然。

通過批量進(jìn)行上述操作，構(gòu)建出了一個由生成的小尺寸缺陷圖像和正常數(shù)據(jù)圖像合成的增廣數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的分割模型提供了更多多樣化的訓(xùn)練樣本。

3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略

生成模型會引入一些噪聲和變化，導(dǎo)致生成數(shù)據(jù)的分布與真實(shí)數(shù)據(jù)的分布不完全一致。這種分布差異可能會對全監(jiān)督學(xué)習(xí)方法產(chǎn)生負(fù)面影響，使訓(xùn)練出的模型向生成數(shù)據(jù)過擬合，無法有效泛化到真實(shí)的缺陷上。在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，由于沒有對整個增廣數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注，可以降低模型對數(shù)據(jù)分布差異的敏感性，進(jìn)而提高模型在真實(shí)缺陷上的泛化能力。本文方法通過利用半監(jiān)督訓(xùn)練的方法來緩解分布差異對模型的負(fù)面影響，采用了自訓(xùn)練的半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，并在后續(xù)實(shí)驗(yàn)中證明了該方法的有效性。

本文方法將增廣數(shù)據(jù)集隨機(jī)拆分成兩部分：其中一部分進(jìn)行人工像素級標(biāo)注，作為標(biāo)注數(shù)據(jù)Dl={（Ili，Yli）}Nli=1；另一部分作為無標(biāo)注數(shù)據(jù)Du={Iui}Nui=1。標(biāo)注數(shù)據(jù)所占比例將在消融實(shí)驗(yàn)部分進(jìn)行探討。本文方法參考文獻(xiàn)［30］設(shè)計用于缺陷分割的自訓(xùn)練算法流程，如圖5所示。

特別地，在不同階段分別施加了強(qiáng)、弱兩種圖像增廣策略。本文方法使用的各類圖像增廣策略如表1所示。

其中，弱圖像增廣策略包括隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)、裁剪等。像素級標(biāo)注的數(shù)據(jù)通常是寶貴的資源，對標(biāo)注數(shù)據(jù)施加的圖像增廣強(qiáng)度需要慎重考慮，過強(qiáng)的圖像增廣可能引入更多的噪聲和變化，從而使原始標(biāo)簽信息變得模糊和不可靠。較弱的增廣策略對圖像紋理、特征改變幅度較小，使教師網(wǎng)絡(luò)能夠更好地學(xué)習(xí)標(biāo)注數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)和邊界信息，提高教師網(wǎng)絡(luò)對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的預(yù)測精度，最終提高半監(jiān)督方法的性能。

SDA包括弱圖像增廣的全部策略以及隨機(jī)模糊、顏色擾動和CutMix［31］。強(qiáng)數(shù)據(jù)增廣策略對圖像紋理、特征改變較大，更多差異更大的樣本可以提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和覆蓋范圍，從而使模型更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不變性和抗擾動性，從而提高模型的魯棒性和泛化能力。此外，CutMix方法在保留了CutOut［32］等方法區(qū)域性丟棄優(yōu)勢的同時，增廣后的圖像不會出現(xiàn)非信息像素，削弱了圖像混合后的不自然問題，能夠進(jìn)一步提升分割模型的性能。

3.1 教師網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練

本文方法對標(biāo)注數(shù)據(jù)施加弱圖像增廣策略，利用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練教師網(wǎng)絡(luò)。教師網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的損失可以表述為

LT=CrossEntropy（T（Il），Yl）（1）

其中：T表示將圖像I映射到教師網(wǎng)絡(luò)的輸VoRHwGJ/uexTAFGyoeey2A==出空間；CrossEntropy表示交叉熵。

3.2 偽標(biāo)簽生成

本文方法利用訓(xùn)練完成的教師網(wǎng)絡(luò)預(yù)測無標(biāo)簽數(shù)據(jù)Du，預(yù)測得到的獨(dú)熱硬標(biāo)簽作為無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的偽標(biāo)簽D^u={（Iui，Y^ui）}Nui=1。首先將無標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)訓(xùn)練完成的教師網(wǎng)絡(luò)中，獲得對應(yīng)的像素級預(yù)測結(jié)果。隨后，應(yīng)用硬閾值篩選策略，基于像素的預(yù)測概率值閾值，過濾掉不可靠的預(yù)測結(jié)果。最后，每個像素的偽標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱編碼形式。

硬閾值的選擇對于自訓(xùn)練生成至關(guān)重要，其影響了模型對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的利用，一般需要由實(shí)驗(yàn)測試確定。閾值過低會導(dǎo)致過多錯誤預(yù)測帶來的噪聲疊加，降低模型分割精度。閾值過高會導(dǎo)致模型在無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上過于保守，只學(xué)到與教師網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)化的信息而難以泛化到真實(shí)數(shù)據(jù)。

3.3 學(xué)生網(wǎng)絡(luò)再訓(xùn)練

在施加弱圖像增廣的標(biāo)注數(shù)據(jù)和施加強(qiáng)圖像增廣策略的無標(biāo)注數(shù)據(jù)上訓(xùn)練學(xué)生網(wǎng)絡(luò)S，訓(xùn)練完成的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)將作為最終的分割模型進(jìn)行精度測試。學(xué)生網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的損失可以表述為

LS=LlS+λLuS（2）

LlS=CrossEntropy（S（Il），Yl）（3）

LuS=CrossEntropy（S（Iu），Y^u）（4）

其中：LlS為監(jiān)督損失；LuS為無監(jiān)督損失；λ為權(quán)衡系數(shù)，用于調(diào)節(jié)標(biāo)注數(shù)據(jù)和無標(biāo)注數(shù)據(jù)在訓(xùn)練時的權(quán)重；S表示將圖像I映射到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的輸出空間。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺

為了獲得清晰的工件圖像并進(jìn)行工件的工業(yè)檢測，本文采用了一種具有多種檢測功能的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，如圖6所示。其中缺陷檢測模塊的成像系統(tǒng)由1 200萬像素高清工業(yè)相機(jī)、2倍遠(yuǎn)心鏡頭、環(huán)形白色光源和石英玻璃載物臺組成。

成像系統(tǒng)所采集的圖片在工控機(jī)上完成處理與結(jié)果輸出。所采用的工控機(jī)操作系統(tǒng)為Windows 10，計算機(jī)相關(guān)參數(shù)CPU為Intel CoreTM i7-12700；GPU為NVIDIA GeForce RTX3090 24 GB；64 GB RAM。所使用的模型基于PyTorch深度學(xué)習(xí)框架搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，安裝了CUDA V11.3用于GPU加速。

4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

1）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 本文通過上述機(jī)械視覺系統(tǒng)采集了5張缺陷樣本圖像和50張正常樣本圖像。按照缺陷檢測的精度需求，將原始圖像放縮為分辨率為640×640的圖像用作后續(xù)實(shí)驗(yàn)。按第2章的數(shù)據(jù)增廣方法，將采集的圖像增廣為總數(shù)量為600張的增廣數(shù)據(jù)集，其中隨機(jī)選取500張作為訓(xùn)練集，100張作為生成數(shù)據(jù)測試集。由于在生成圖像上的測試結(jié)果不能準(zhǔn)確衡量模型對真實(shí)缺陷的分割效果，本文另外采集了15張缺陷樣本圖像作為真實(shí)數(shù)據(jù)測試集，用于衡量本方法的真實(shí)分割性能。若無特殊說明，本文所有實(shí)驗(yàn)精度皆為真實(shí)數(shù)據(jù)集的測試精度。

2）模型選擇 半監(jiān)督算法中的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和教師網(wǎng)絡(luò)采用相同的分割網(wǎng)絡(luò)。分割網(wǎng)絡(luò)模型并非本文方法的主要創(chuàng)新點(diǎn)。在多個分割網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行測試之后，最終選擇了ResNet50作為Backbone的DeepLAbV3+［33］網(wǎng)絡(luò)作為分割網(wǎng)絡(luò)，并集成在了機(jī)械視覺系統(tǒng)中。本文所有模型訓(xùn)練均選取50個epoch，采用Adam優(yōu)化器，batch size設(shè)置為4，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，每10個epoch學(xué)習(xí)率降低10倍。

3）評價指標(biāo) 選擇交并比（intersection over union， IoU）、精準(zhǔn)率（precision）、召回率（recall）和F1得分（F1-score）四個評價指標(biāo)分析模型的分割性能。

交并比用于度量模型預(yù)測的分割結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽之間的重疊程度，計算公式為

IoU=TPTP+FP+FN（5）

其中：FP表示假陽性結(jié)果；TP表示真陽性結(jié)果；FN表示假陰性結(jié)果；TN表示真陰性結(jié)果。

精確率用于度量模型對缺陷類別像素的分類準(zhǔn)確性，計算為

precision=TPTP+FP（6）

召回率用于度量模型在捕獲所有真實(shí)缺陷像素方面的效率，計算公式為

recall=TPTP+FN（7）

F1得分表示精準(zhǔn)率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計算公式為

F1=2×precision×recallprecision+recall（8）

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.3.1 訓(xùn)練策略對分割性能的影響

為了驗(yàn)證本文方法的有效性，進(jìn)行了不同監(jiān)督方式和不同增廣策略組合的對比實(shí)驗(yàn)，如表2所示。其中常規(guī)的全監(jiān)督方法和半監(jiān)督方法在所有訓(xùn)練階段都僅使用弱圖像增廣策略。

如表2所示，全監(jiān)督方法下的評價指標(biāo)除了精確率外，都維持在較低水平。與全監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以對生成數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更高的分割精度。常規(guī)半監(jiān)督方法比全監(jiān)督方法的IoU提高了7.29百分點(diǎn)，召回率提高了15.56百分點(diǎn)。得益于半監(jiān)督訓(xùn)練過程中對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的訓(xùn)練誤差削弱了學(xué)生網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中對生成數(shù)據(jù)的過擬合，通過半監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的分割網(wǎng)絡(luò)能夠更有效地預(yù)測缺陷類別。在半監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中對無標(biāo)注數(shù)據(jù)施加更強(qiáng)的圖像增廣策略，可以有效提高模型性能，在其中添加CutMix增廣方法可以進(jìn)一步提升模型性能。此外，與改變監(jiān)督方式相比，為全監(jiān)督學(xué)習(xí)方法施加強(qiáng)圖像增廣策略提升甚微，這表明本文方法帶來的精度提升不是主要來源于SDA的效果，而是得益于半監(jiān)督的訓(xùn)練策略。不同訓(xùn)練策略的分割效果及教師網(wǎng)絡(luò)與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)在不同測試集上的分割效果如圖7、8所示。

表3展示了1/10比例的半監(jiān)督方法下，教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)f2cdf80f58b8a1e23f5549167e197f59910acc48a59f42e97ff46e4c6f83130c生網(wǎng)絡(luò)分別在生成數(shù)據(jù)測試集和真實(shí)數(shù)據(jù)測試集上的分割精度。僅使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的教師網(wǎng)絡(luò)對生成數(shù)據(jù)的檢測精度顯著高于真實(shí)數(shù)據(jù)，其對生成數(shù)據(jù)的召回率高達(dá)98.89%，而對真實(shí)數(shù)據(jù)的分割精度處于較低水平，表明對生成數(shù)據(jù)進(jìn)行全監(jiān)督學(xué)習(xí)會導(dǎo)致一定程度偏向生成數(shù)據(jù)的過擬合。通過部分標(biāo)簽和部分偽標(biāo)簽訓(xùn)練出的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)相較于教師網(wǎng)絡(luò)在真實(shí)數(shù)據(jù)上的分割精度顯著提高，IoU提升了11.60百分點(diǎn)，召回率提升了14.37百分點(diǎn)。由上面的數(shù)據(jù)表明，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略有效削弱了模型對于生成數(shù)據(jù)的過擬合，提高了模型對真實(shí)缺陷的泛化能力。

4.3.2 與現(xiàn)有算法對比實(shí)驗(yàn)與分析

為了證明所提方法的先進(jìn)性，與現(xiàn)有的小樣本分割算法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，所有方法僅采用了前述5張標(biāo)注的缺陷樣本圖像作為原始的監(jiān)督信號。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示，MSANet、PANet等基于原型對比的度量方法應(yīng)用于缺陷分割任務(wù)時，IoU和召回率較低。支持集所能提供的原型難以泛化到與其差異更大的缺陷樣本上，在預(yù)測新的缺陷圖像時容易漏檢。另一方面，基于GAN的數(shù)據(jù)增廣方法在缺乏缺陷數(shù)據(jù)的情況下效果更佳，但由于生成圖像無法充分包含未知的缺陷特征，容易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過擬合。所提方法利用生成模型對缺陷圖像進(jìn)行增廣，模擬了缺陷的紋理和形狀，并利用半監(jiān)督的訓(xùn)練策略削弱了過擬合，在維持高精確率的情況下，達(dá)到了最高的IoU和召回率。

4.3.3 不同標(biāo)注數(shù)據(jù)占比對分割性能的影響

本文進(jìn)行了四種不同標(biāo)注數(shù)據(jù)占比下的半監(jiān)督實(shí)驗(yàn)，與全監(jiān)督方法的結(jié)果對比如表5所示。

由表5可得，從1/20的標(biāo)注數(shù)據(jù)占比到全監(jiān)督的方法，教師網(wǎng)絡(luò)對真實(shí)數(shù)據(jù)的檢測精度都維持在較低水平，顯示出一定程度的過擬合。另外，也反映出僅利用圖像生成的數(shù)據(jù)增廣方法對模型的分割精度提升有限，當(dāng)參與監(jiān)督訓(xùn)練的增廣圖像達(dá)到125張時，教師網(wǎng)絡(luò)的精度就已經(jīng)飽和。而對于任意不同比例的半監(jiān)督算法，訓(xùn)練完成的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)對真實(shí)缺陷依然擁有較高的泛化能力，IoU保持在80%以上，F(xiàn)1得分保持在0.9以上，模型在標(biāo)注數(shù)據(jù)占比為1/10時取得最高精度。

4.3.4 不同分割模型對分割性能的影響

為了證明本文方法在不同分割模型上的通用性，選用了三種主流的語義分割模型進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。本文選擇PSP-Net［33］、DeepLabV3+和DeepLabV2［34］在相同1/10數(shù)據(jù)標(biāo)注的數(shù)據(jù)集條件下進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，利用各自實(shí)驗(yàn)最高分割精度進(jìn)行對比，如表6所示。

表6的數(shù)據(jù)表明，使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的三種網(wǎng)絡(luò)都出現(xiàn)了不同程度的過擬合，經(jīng)過半監(jiān)督的訓(xùn)練流程后，分割網(wǎng)絡(luò)在真實(shí)缺陷上的泛化能力得到了不同程度的增強(qiáng)。其中， DeepLabV2模型在僅使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的條件下對生成數(shù)據(jù)的過擬合尤為嚴(yán)重，對真實(shí)缺陷的泛化能力極低，但是在經(jīng)過半監(jiān)督的訓(xùn)練過后，IoU提升了21.83百分點(diǎn)，分割精度顯著提高。PSP-Net和DeepLabV3+模型參數(shù)量相近，都是復(fù)雜度相對較高的模型，在全監(jiān)督或者半監(jiān)督的教師網(wǎng)絡(luò)階段對真實(shí)缺陷仍有一定的泛化能力，在通過半監(jiān)督的訓(xùn)練流程后，泛化能力亦得到了進(jìn)一步提升。

5 結(jié)束語

針對工業(yè)場景下缺少缺陷樣本的問題，本文提出了一種利用圖像生成技術(shù)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的小樣本缺陷分割算法。該算法首先利用極少量缺陷樣本圖像和相對多的正常樣本圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增廣，結(jié)合DCGAN生成模型擴(kuò)充了可訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量；此外，該算法對增廣數(shù)據(jù)集部分標(biāo)注之后采用自訓(xùn)練的訓(xùn)練策略，并在不同階段施加不同的圖像增廣策略，削弱了分割模型對生成數(shù)據(jù)的過擬合。本文方法在真實(shí)的視覺系統(tǒng)上利用金屬工件進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠在僅使用5張缺陷樣本圖像的條件下滿足系統(tǒng)對缺陷的高精度分割需求。通過各種基準(zhǔn)測試的對比實(shí)驗(yàn)，證明了本文設(shè)計的半監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略可以改善分割模型對生成數(shù)據(jù)的過擬合，有效緩解了生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的分布差異對分割精度的影響。

參考文獻(xiàn)：

［1］Sharifzadeh M，Alirezaee S，Amirfattahi R，et al. Detection of steel defect using the image processing algorithms ［C］// Proc of the 6th International Conference on Electrical Engineering. Piscataway，NJ： IEEE Press，2008： 125-127.

［2］Bulnes F G，Usamentiaga R，García D F，et al. Vision-based sensor for early detection of periodical defects in Web materials ［J］. Sensors，2012，12（8）： 10788-10809.

［3］Gayubo F，Gonzalez J L，de la Fuente E，et al. On-line machine vision system for detect split defects in sheet-metal forming processes ［C］// Proc of the 18th International Conference on Pattern Recognition. Piscataway，NJ： IEEE Press，2006： 723-726.

［4］Ghorai S，Mukherjee A，Gangadaran M，et al. Automatic defect detection on hot-rolled flat steel products ［J］. IEEE Trans on Instrumentation and Measurement，2012，62（3）： 612-621.

［5］Zhang Yanxi，You Deyong D，Gao Xiangdong，et al. Welding defects detection based on deep learning with multiple optical sensors during disk laser welding of thick plates ［J］. Journal of Manufacturing Systems，2019，51： 87-94.

［6］Valente A，Wada C，Neves D，et al. Print defect mapping with semantic segmentation ［C］// Proc of IEEE/CVF Winter Conference on App-lications of Computer Vision. Piscataway，NJ： IEEE Press，2020： 3540-3548.

［7］蘇迎濤. 基于顯著區(qū)域提取和改進(jìn)型 YOLO-V3 的金屬齒輪加工端表面缺陷檢測方法 ［D］. 重慶：重慶大學(xué)，2020. （Su Yingtao. Surface defect detection method for metal gear machining based on salient region extraction and improved YOLO-V3［D］. Chongqing：Chongqing University，2020.）

［8］張乃雪，鐘羽中，趙濤，等. 基于Smooth-DETR的產(chǎn)品表面小尺寸缺陷檢測算法 ［J］. 計算機(jī)應(yīng)用研究，2022，39（8）： 2520-2525. （Zhang Naixue，Zhong Yuzhong，Zhao Tao，et al. Detection method for small-size surface defects based on Smooth-DETR ［J］. Application Research of Computers，2022，39（8）： 2520-2525.）

［9］王一，龔肖杰，程佳. 基于改進(jìn)U-Net的金屬工件表面缺陷分割方法 ［J］. 激光與光電子學(xué)進(jìn)展，2023，60（15）： 1524001. （Wang Yi，Gong Xiaojie，Cheng Jia. Surface defect segmentation method of metal workpiece based on improved U-Net ［J］. Advances in Lasers and Optoelectronics，2023，60（15）： 1524001.）

［10］Wang Jun，Hou Mengjie，Zhang Ruiran，et al. Magnetic column defect recognition based on DeepLab V3+ ［C］// Proc of China Automation Congress. Piscataway，NJ： IEEE Press，2022： 2618-2623.

［11］張睿，楊義鑫，李陽，等. 自監(jiān)督學(xué)習(xí)下小樣本遙感圖像場景分類 ［J］. 中國圖像圖形學(xué)報，2022，27（11）： 3371-3381. （Zhang Rui，Yang Yixin，Li Yang，et al. Self-supervised learning based few-shot remote sensing scene image classification ［J］. Journal of Image and Graphics，2022，27（11）： 3371-3381.）

［12］Iqbal E，Safarov S，Bang S. MSANet： multi-similarity and attention guidance for boosting few-shot segmentation ［EB/OL］. （2022-06-20）. https：//arxiv.org/abs/2206.09667.

［13］Nakamura A，Harada T. Revisiting fine-tuning for few-shot learning ［EB/OL］. （2019-10-03）. https：//arxiv.org/abs/1910.00216.

［14］Mehrotra A，Dukkipati A. Generative adversarial residual pairwise networks for one shot learning ［EB/OL］. （2017-03-23）. https：//arxiv.org/abs/1703.08033.

［15］Wang Kaixin，Liew J H，Zou Yingtian，et al. PANet： few-shot image semantic segmentation with prototype alignment ［C］// Proc of IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. Piscataway，NJ： IEEE Press，2019： 9196-9205.

［16］許國良，毛驕. 基于協(xié)同注意力的小樣本的手機(jī)屏幕缺陷分割 ［J］. 電子與信息學(xué)報，2022，44（4）： 1476-1483. （Xu Guoliang，Mao Jiao. Few-shot segmentation on mobile phone screen defect based on co-attention ［J］. Journal of Electronics & Information Technology，2022，44（4）： 1476-1483.）

［17］Goodfellow I，Pouget-Abadie J，Mirza M，et al. Generative adversarial networks ［J］. Communications of the ACM，2020，63（11）： 139-144.

［18］He Xiangjie，Chang Zhengwei，Zhang Linghao，et al. A survey of defect detection applications based on generative adversarial networks ［J］. IEEE Access，2022，10： 113493-113512.

［19］Doersch C. Tutorial on variational autoencoders ［EB/OL］. （2021-01-03）. https：//arxiv.org/abs/1606.05908.

［20］Chen Jingwen，Chen Jiawei，Chao Hongyang，et al. Image blind denoising with generative adversarial network based noise modeling ［C］// Proc of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway，NJ： IEEE Press，2018： 3155-3164.

［21］Liu Jie，Zhang B G，Li Li. Defect detection of fabrics with generative adversarial network based flaws modeling ［C］// Proc of Chinese Automation Congress. Piscataway，NJ： IEEE Press，2020： 3334-3338.

［22］Rudolph M，Wandt B，Rosenhahn B. Same but different： semi-supervised defect detection with normalizing flows ［C］// Proc of IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. Pisca-taway，NJ：IEEE Press， 2021： 1907-1916.

［23］吳仕科，梁宇琦. 基于偽標(biāo)簽自細(xì)化的弱監(jiān)督實(shí)例分割 ［J］. 計算機(jī)應(yīng)用研究，2023，40（6）： 1882-1887. （Wu Shike，Liang Yuqi. PLSR： weakly supervised instance segmentation via pseudo-label self-refinement ［J］. Application Research of Computers，2023，40（6）： 1882-1887.）

［24］Zhu Yi，Zhang Zhongyue，Wu Chongruo，et al. Improving semantic segmentation via efficient self-training ［J］. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2024，46（3）： 1589-1602.

［25］Souly N，Spampinato C，Shah M. Semi supervised semantic segmentation using generative adversarial network ［C］// Proc of IEEE International Conference on Computer Vision. Piscataway，NJ： IEEE Press，2017： 5689-5697.

［26］Wang Yuchao，Wang Haochen，Shen Yujun，et al. Semi-supervised semantic segmentation using unreliable pseudo-labels supplementary material ［EB/OL］. （2022-03-08）. http：//arxiv.org/pdf/2203.03884.pdf.

［27］Karras T，Samuli L，Aittala M，et al. Analyzing and improving the ima-ge quality of StyleGAN ［C］// Proc of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway，NJ： IEEE Press，2020： 8107-8116.

［28］Radford A，Metz L，Chintala S. Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks ［EB/OL］. （2016-01-07）. https：//arxiv.org/abs/1511.06434.

［29］Yang Lihe，Zhuo Wei，Qi Lei，et al. ST++： make self-training work better for semi-supervised semantic segmentation ［C］// Proc of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway，NJ： IEEE Press，2022： 4258-4267.

［30］Yun S，Han D，Chun S，et al. CutMix： regularization strategy to train strong classifiers with localizable features ［C］// Proc of IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. Piscataway，NJ： IEEE Press，2019： 6022-6031.

［31］ DeVries T，Taylor G W. Improved regularization of convolutional neural networks with CutOut ［EB/OL］. （2017-11-29）. https：//arxiv.org/abs/1708.04552.

［32］Chen L C，Zhu Yukun，Papandreou G，et al. Encoder-decoder with Atrous separable convolution for semantic image segmentation ［C］// Proc of European Conference on Computer Vision. Cham：Springer，2018： 833-851.

［33］Zhao Hengshuang，Shi Jianping，Qi Xiaojuan，et al. Pyramid scene parsing network ［C］// Proc of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway，NJ： IEEE Press，2017： 6230-6239.

［34］Chen L C，Papandreou G，Kokkinos I，et al. DeepLab： semantic image segmentation with deep convolutional nets，Atrous convolution，and fully connected CRFs ［J］. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2017，40（4）： 834-848.