殘差網(wǎng)絡(luò)在織物疵點(diǎn)檢測(cè)的應(yīng)用

【摘 要】 目前織物疵點(diǎn)仍然由人工檢測(cè)，準(zhǔn)確率低而且成本高，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展促使疵點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)入了一個(gè)新的階段。其中，殘差網(wǎng)絡(luò)在織物疵點(diǎn)檢測(cè)中應(yīng)用越來(lái)越廣，通過(guò)比較近年殘差網(wǎng)絡(luò)在疵點(diǎn)檢測(cè)的應(yīng)用，得出結(jié)合殘差網(wǎng)絡(luò)能夠提升疵點(diǎn)的檢測(cè)。

【關(guān)鍵詞】 疵點(diǎn)檢測(cè) Resnet 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

布匹質(zhì)量的優(yōu)劣對(duì)紡織品生產(chǎn)的效益影響巨大，而且中國(guó)是世界上最大的服裝生產(chǎn)國(guó)、消費(fèi)國(guó)和出口國(guó)，因此，織物的疵點(diǎn)檢測(cè)在紡織品生產(chǎn)中是尤為關(guān)鍵的一環(huán)。但目前，我國(guó)的布匹檢測(cè)依然使用人工檢測(cè)的方式進(jìn)行。但利用人工檢測(cè)方式存在主觀性強(qiáng)，效率低以及成本高的問(wèn)題。工人在長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)布匹之后會(huì)出現(xiàn)眼睛疲勞，對(duì)眼睛有害以及檢測(cè)效率會(huì)越來(lái)越低。因此，使用疵點(diǎn)自動(dòng)化檢測(cè)成為了提高布匹質(zhì)量的必然趨勢(shì)。

現(xiàn)有的布匹瑕疵檢測(cè)方法主要分為：基于結(jié)構(gòu)分析、頻譜分析、基于模型分析、學(xué)習(xí)分析等幾大類。KarleKar等人[1]提出了一種結(jié)合小波變換和形態(tài)學(xué)的算法，通過(guò)檢測(cè)布匹紋理來(lái)提取瑕疵信息。鄧超等人[2]提出一種基于邊緣檢測(cè)的快速檢測(cè)算法，利用形態(tài)學(xué)處理和離散余弦變換自動(dòng)檢測(cè)布匹疵點(diǎn)。Jia等人[3]通過(guò)形態(tài)學(xué)成分分析對(duì)團(tuán)重復(fù)的網(wǎng)格花紋布匹自動(dòng)分割，再通過(guò)Gabor濾波器檢測(cè)疵點(diǎn)信息。Li等人[4]將織物圖像分割成大小相同的碎塊，利用疵點(diǎn)和無(wú)疵點(diǎn)樣本對(duì)基于Fisher準(zhǔn)則疊置的去噪自編碼進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算了重建圖像與缺陷圖像之間的殘差，并通過(guò)閾值法對(duì)缺陷進(jìn)行定位。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，被利用于各個(gè)領(lǐng)域。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，被利用于各個(gè)領(lǐng)域。目前出現(xiàn)了VGG[1]、Resnet[2]、Densenet[3]等很多優(yōu)秀的分類網(wǎng)絡(luò)，有一部分也被應(yīng)用于織物的疵點(diǎn)檢測(cè)中。殘差網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于疵點(diǎn)檢測(cè)也越來(lái)越多。

由于Faster R-CNN分類檢測(cè)率高，因此該算法在織物疵點(diǎn)檢測(cè)中使用率最高。晏琳[4]等人通過(guò)把將ImageNet分類預(yù)訓(xùn)練后得到的VGG16、Resnet101模型分別用于進(jìn)行Faster R-CNN共享卷積層的初始化以得到初始參數(shù)及權(quán)重，將污漬、斷緯、線條、褶皺四種疵點(diǎn)數(shù)據(jù)集放入整個(gè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。Resnet101在測(cè)試集中，相較于原始的VGG16網(wǎng)絡(luò)，mAP值提高了2.3%左右，這是由于Resnet101引入了殘差學(xué)習(xí)模塊，殘差學(xué)習(xí)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出H（x）變?yōu)镕（x）=H（x）-x，減弱了因?yàn)榫矸e層數(shù)過(guò)多而造成的梯度消失現(xiàn)象，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確率。另外，測(cè)試了不同的非極大值抑制前后候選區(qū)域個(gè)數(shù)對(duì)mAP值得影響，發(fā)現(xiàn)隨著數(shù)量的減少，模型保留的錨數(shù)也隨之減少，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的mAP值下降。因此，選用相對(duì)較高的nms候選區(qū)域個(gè)數(shù)能夠得到較好的檢測(cè)結(jié)果。最終，采用調(diào)優(yōu)的參數(shù)配置后，F(xiàn)aster R-CNN+ Resnet101模型得到的部分檢測(cè)結(jié)果中，污漬的概率值為1.000，長(zhǎng)斷緯的概率值為0.988，短斷緯的概率值為0.987，線條的概率值為1.000，褶皺的概率值為0.993。

陳康[5]等人同樣使用深度殘差網(wǎng)絡(luò)修改Faster R-CNN中的原始特征提取網(wǎng)絡(luò)。并且在Faster R-CNN的區(qū)域聲稱網(wǎng)絡(luò)中增加預(yù)測(cè)錨點(diǎn)框，提升多尺度疵點(diǎn)和小目標(biāo)疵點(diǎn)的檢測(cè)能力。最終對(duì)重經(jīng)重緯、斑點(diǎn)、破洞、斷經(jīng)段緯、折痕、污漬、筘痕這七種疵點(diǎn)類型進(jìn)行檢測(cè)，mAP達(dá)到了0.9563。

羅俊麗[6]等人針對(duì)色織物疵點(diǎn)，提出利用殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，最終對(duì)擦洞、織稀、跳花、污漬、毛洞五種疵點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)得到91.53%的檢測(cè)率。除此之外，在兩個(gè)大小不同的數(shù)據(jù)集上比較遷移學(xué)習(xí)的效果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)據(jù)集小時(shí)，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)可以提升模型的識(shí)別率。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在疵點(diǎn)檢測(cè)領(lǐng)域中越來(lái)越廣，其中殘差網(wǎng)絡(luò)與其他算法進(jìn)行結(jié)合，會(huì)使分類率增高，這對(duì)疵點(diǎn)檢測(cè)的發(fā)展尤為重要。

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作者簡(jiǎn)介：劉孔玲（199511），女，土家族，湖北宜昌。碩士，武漢紡織大學(xué)，深度學(xué)習(xí)與疵點(diǎn)檢測(cè)，430200。