基于深度學習與改進SE-ResNet的建筑陶瓷質量檢測與表面缺陷智能分類系統研究

1前言

在建筑陶瓷行業，表面缺陷的精準分類直接關系到產品質量與企業的市場競爭力。全球瓷磚市場規模近年來持續增長，2023年行業總產值已突破1800億美元，但表面缺陷導致的降級損失占比仍然較高，為 3%～5% ，年損失額超過50億美元（來自國際陶瓷協會數據）。微觀缺陷的漏檢與誤判是主要風險源。例如，寬度不足0.3mm的裂紋或直徑小于 0.5mm 的氣孔，在人工質檢中極易被忽略，卻可能使瓷磚抗折強度下降 30%～40% ，顯著增加運輸與使用過程中的破損概率。某頭部陶瓷企業的內部報告顯示，其2022年客戶投訴案例中， 63% 的問題源于質檢環節對類間相似缺陷（如氣孔與釉面氣泡）的混淆。這種缺陷分類的誤差不僅造成直接經濟損失，更可能引發品牌信譽風險。

傳統質檢流程高度依賴人工目視篩查。經驗豐富的檢查員需在強光環境下逐片觀察瓷磚表面，日均檢測量為 1500～2000 片。然而，人眼分辨能力存在天然局限：對低對比度缺陷（如淺色瓷磚上的微裂紋）的識別準確率不足 65% ，且不同操作員對同類缺陷的分類一致性僅為

68%～75% （基于ISO10545-11標準雙盲測試）。更嚴重的情況是，人工檢測的效率與質量穩定性呈負相關。連續工作4小時后，檢查員的誤判率從初始 8% 上升至22% ，對復合型缺陷（如裂紋與釉面劃痕共存）的漏檢率增加2.3倍。這種低效、高誤差的質檢模式已成為制約行業智能化升級的核心瓶頸2]。

為突破人工檢測的局限性，工業界逐步探索自動化解決方案。早期研究聚焦傳統圖像處理技術，例如，通過改進型Otsu算法進行閾值分割，結合形態學濾波提取缺陷區域。此類方法計算效率較高（單幀處理時間約20ms），但對環境噪聲極為敏感。當產線光照強度波動超過 ±15% 時，氣孔缺陷的檢出率從 72% 驟降至 51% 。另一種常見方案是利用紋理分析工具（如LBP、GLCM）量化表面特征，再通過SVM分類器實現缺陷判別。該方法對規則缺陷（如釉面氣泡）的識別準確率可達 78% ，但對類間相似缺陷（如氣孔與釉面氣泡的紋理相似度 SSIMgt; 0.8）的誤判率仍高達 24% 。頻域分析法（如傅里葉變換）雖能檢測周期性紋理異常，但因計算復雜度過高（單幀處理時間 gt;120ms， ，難以滿足產線實時檢測需求。

隨著深度學習技術的普及，基于卷積神經網絡（CNN）的端到端分類方法逐漸成為研究熱點。早期工作直接遷移VGG16、ResNet50等自然圖像分類模型，在理想實驗環境下（均勻光照、無噪聲干擾）可實現 85% ～90% 的準確率。然而，實際工業場景的復雜性使這些模型面臨顯著挑戰。例如：類間混淆問題導致氣孔與釉面氣泡的分類準確率不足 70% ；低頻缺陷類別（如發生率 lt; 5% 的MT_Avenue類）因樣本量不足，召回率低于 55% 產線環境的光照波動（ ΔEgt;2.5， 與設備振動引發的圖像模糊 （PSNRlt;28dB ）進一步使模型性能下降 12% ～18% 。近年來，研究者嘗試引入注意力機制（如CBAM、ECA-Net）增強特征選擇性，或在數據增強環節采用GAN生成合成樣本。但這些改進方案仍存在局限：注意力模塊的引人使計算量增加 23% ，推理速度降至 65ms/ 片；而多數生成對抗網絡合成的缺陷樣本缺乏物理合理性（如氣孔邊緣銳度異常），導致模型在真實數據上的泛化能力提升不足 5% 。

當前技術進展表明，工業場景中的缺陷分類仍存在三大核心挑戰：其一，模型對類間細微差異的捕捉能力不足，難以區分紋理高度重疊的缺陷類型；其二，低頻缺陷樣本的有限性加劇模型過擬合風險；其三，復雜工業環境引入的噪聲干擾顯著降低特征提取的魯棒性。

針對上述問題，本研究提出一種基于改進型SE-ResNet的智能分類框架。通過引人通道注意力機制，模型可自適應增強缺陷敏感特征通道的權重，顯著提升對紋理細微差異的辨識能力，為工業質檢場景提供了高效的解決方案。

2方法論

2.1數據庫

本研究數據集包含六類瓷磚表面狀態：氣孔（Blow-hole）裂紋（Crack）斷裂（Break）邊緣磨損（Fray）、釉面不均（Uneven）及正常樣本（Free）。如圖1所示，每類數據獨立存儲于同名文件夾中，其下包含Image與GT兩個子目錄。Image存放原始采集的瓷磚表面圖像（未預處理且尺寸非統一）;GT保留對應的標注文件（如分類標簽或分割掩膜）。按實際需求劃分為訓練集、驗證集與測試集，具體圖像文件名與目錄結構嚴格對應，確保數據可追溯性。

2.2預處理

為適配深度學習模型輸入要求，本研究設計了標準化預處理流程。

首先，讀取原始圖像并計算縮放比例：

其中H和W分別為原始圖像高度與寬度，將圖像等比例縮放至 （sH，sW） ，隨后對短邊進行零填充（Ze-ro-Padding）至目標尺寸 224×224 像素，確保關鍵缺陷特征無畸變。像素值通過逐通道歸一化處理：

式中， c∈{R，G，B} ，歸一化參數采用ImageNet通用值中 μ=[0.485，0.456，0.406 ， σσσσσ（0.229，0.224，0.225]） 最終輸出張量維度為 3×224×224 ，可直接輸人卷積神經網絡。

2.3數據增強

為提升模型對實際產線環境變化的適應能力，本研究采用針對性數據增強策略：在訓練階段，對輸入圖像施加幾何變換與隨機遮擋兩類增強操作。幾何變換包括水平翻轉（概率 50% ）和隨機旋轉（角度范圍 ±15^° ），以模擬不同拍攝角度下缺陷形態的自然變化；隨機遮擋通過矩形區域擦除（擦除面積占比 2%～20% ，長寬比 0.3～ 3）模擬表面污染或局部反光干擾，迫使模型學習缺陷的全局分布特征而非局部過擬合。所有增強操作在線實時執行，避免預生成增強樣本占用存儲空間，測試階段僅保留標準化預處理流程以確保推理一致性。

2.4模型架構

該模型采用標準化的預處理流程，輸人圖像經雙線性插值統一縮放到 256×256 像素后，通過中心裁剪獲得224×224 像素的標準輸入尺寸，并應用通道級歸一化處理（ImageNet數據集均值[0.485，0.456.0.406]，標準差[0.229，0.224，0.225]）。基礎網絡架構選用 ResNet50 的深度殘差學習框架，其核心由4個層級式堆疊的殘差模塊構成（ 至 ），每個模塊分別包含3、4、6、3個殘差單元。在特征學習過程中，創新性地在每個殘差單元的恒等映射分支末端嵌入通道注意力機制（Squeeze-and-ExcitationModule，SE模塊），形成復合式SE-ResNet架構。

該注意力模塊的工作機制包含特征壓縮（Squeeze）與激勵（Excitation）兩個精密耦合的階段：在壓縮階段，通過全局平均池化（GlobalAveragePooling）將空間維度為H×W 的特征圖壓縮為 1×1×C 的通道描述向量，建立全局空間上下文關聯；在激勵階段，采用兩級全連接層構成瓶頸結構，首層將通道數降維至 為經驗壓縮系數），通過ReLU激活函數建模通道間非線性關系，次層恢復原始通道維度后經Sigmoid函數生成[0.，1]區間的通道權重系數。最終通過Scale操作將校準后的權重與原始特征圖進行通道級乘法融合，使網絡動態強化關鍵特征通道的表達能力。整個注意力模塊僅增加約 3% 的計算開銷，卻能顯著提升模型的特征區分度。

2.4.1壓縮（Squeeze）

對輸入特征圖 u∈R^H×W×C 進行全局平均池化，將空間維度壓縮為 1×1×C 的通道描述向量：

該操作聚合全局空間信息，生成通道級統計特征。

2.4.2激勵（Excitation）

通過兩層全連接層學習通道權重：

s=σ（W₂?（W₁?z））

其中， W₁∈R^C/r×C 為降維權重矩陣（ _r=16 為壓縮比）， W₂∈R^C×C/r 為升維權重矩陣，δ表示ReLU激活函數， σ_σσ 為Sigmoid函數。最終輸出特征圖通過通道權重s校準：

該過程強化與缺陷相關的特征通道（如裂紋邊緣的高頻分量），抑制無關背景噪聲。

3結果與討論

3.1性能評估

在訓練集中， 30% 的數據集被用作測試集。由于正常樣本的隨機選擇，本研究對模型進行了多輪訓練，結果見表1。

由上述結果可知，該模型性能良好。

3.2對比實驗

在當前的研究中，針對瓷磚表面缺陷的智能分類方法進行了深入探討。為了驗證提出的基于改進型SE-ResNet架構的深度學習方法的有效性，設計了一系列對比實驗。首先，將該模型與傳統的圖像處理方法（如Otsu算法結合形態學濾波）和早期深度學習模型（如VGG16、ResNet50）進行比較。實驗結果顯示，在準確率、精確率和召回率等關鍵指標上，本研究的模型都表現出了顯著的優勢。特別是在解決類間混淆問題和低瀕缺陷樣本過擬合問題上，本研究提出的模型展現出了更強的魯棒性和更高的準確性。

3.3消融實驗

為了深入分析各個組件對模型性能的影響，進行了消融實驗。分別去除了模型中的通道注意力機制和數據增強環節中使用的GAN生成合成樣本，以觀察這些組件對最終模型性能的影響。實驗結果表明，移除通道注意力機制會導致模型對紋理細微差異的辨識能力下降，平均準確率降低了約 5% ，召回率也有所下降。而去除GAN生成的合成樣本后，雖然計算量有所減少，但模型在真實數據上的泛化能力并未得到顯著提升，說明合成樣本的質量對于提高模型泛化能力至關重要。這些發現為進一步優化模型提供了方向。

4結論

本研究針對建筑陶瓷行業中表面缺陷分類所面臨的挑戰，提出了一種基于改進型SE-ResNet架構的深度學習方法，旨在提升瓷磚表面缺陷識別的準確性和魯棒性。通過一系列對比實驗和消融實驗，本研究驗證了該模型的有效性和優越性。

參考文獻

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