表面缺陷检测数据集汇总及其相关项目推荐

2020-09-23 199点热度 1人点赞

最近,有许多朋友都在关注缺陷检测领域,今天来看看缺陷检测。

目前, 基于机器视觉的表面 缺陷装备已经在各工业领域广泛替代人工肉眼检测,包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体及电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。传统的基于机器 视觉的表面缺陷检测方法,往往采用常规图像处理 算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说,通常利用被检表面或缺陷的不同性质进行成像方案的设计,合理的成像方案有助于获得光照均匀的图像,并将物体表面缺陷明显的体现出来。近年来,不少基于深度学习的缺陷检测方法也被广泛应用在各种工业场景中。

对比计算机视觉中明确的分 类、检测和分割任务, 缺陷检测的需求非常笼统. 实 际上, 其需求可以划分为三个不同的层次:  “缺陷是什么”(分类)、“缺陷在哪里”(定位)和“缺陷是多少”(分割)。

1 表面缺陷检测关键问题

1、小样本问题

目前深度学习方法广泛应用在各种计算机视觉 任务中, 表面缺陷检测一般被看作是其在工业领域的具体应用。在传统的认识中, 深度学习方法无法直接应用在表面缺陷检测中的原因是因为在真实的 工业环境中, 所能提供的工业缺陷样本太少。

相比于ImageNet数据集中1400多万张样本数据, 表面缺陷检测中面临的最关键的问题是小样本问题, 在很多真实的工业场景下甚至只有几张或几十张缺陷图片。 实际上, 针对于工业表面缺陷检测中关键问题之 一的小样本问题, 目前有4种不同的解决方式:

1)数据扩增、生成

最常用的缺陷图像扩 增方法是对原始缺陷样本采用镜像、旋转、平移、扭曲、滤波、对比度调整等多种图像处理操作来获取 更多的样本。另外一种较为 常见方法是数据合成, 常常将单独缺陷融合叠加到 正常(无缺陷)样本上构成缺陷样本。

2)网络预训练与迁移学习

一般来说,,采用小样本来训练深度学习网络很容易导致过拟合, 因此 基于预训练网络或迁移学习的方法是目前针对样 本中最常用的方法之一。

3)合理的网络结构设计

通过设计合理的网络 结构也可以大大减少样本的需求。基于压缩采样定理来压缩和扩充小样本数据, 使 用CNN直接对压缩采样的数据特征进行分类. 相比 于原始的图像输入, 通过对输入进行压缩采样能大 大降低网络对样本的需求. 此外, 基于孪生网络的表 面缺陷检测方法也可以看作是一种特殊的网络设计, 能够大幅减少样本需求。

4)无监督或半监督

在无监督模型中, 只利用正 常样本进行训练, 因此不需要缺陷样本. 半监督方法 可以利用没有标注的样本来解决小样本情况下的网络训练难题。

2、实时性问题

基于深度学习的缺陷检测方法在工业应用中包括三个主要环节: 数据标注、模型训练与模型推断. 在实际工业应用中的实时性更关注模型推断这一环节. 目前大多数缺陷检测方法都集中在分类或 识别的准确性上, 而很少关注模型推断的效率。有不少方法用于加速模型, 例如模型权重量化和模型剪枝等。另外,虽然现有深度学习模型 使用GPU作为通用计算单元, 但随着技术发展, 相信FPGA会成为一个具有吸引力的替代方案。

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