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工业生产中的表面缺陷检测

表面缺陷检测在工业生产中起着非常重要的作用,基于机器视觉的表面缺陷检测可以极大的提升工业生产的效率。随着近年来深度学习在计算机视觉领域的发展,卷积神经网络在诸多图像任务上都取得了显著的效果,然而这些方法往往是需要大量标注数据的有监督学习。在实际的工业场景中,缺陷样本往往是难以收集的,而且标注的成本也十分巨大。

机器视觉可以替代人眼进行检测,但在实际应用中仍面临很多挑战,尤其是近几年的传统图像算法解决方案基于经验手工设计,算法存在精度较低且不够鲁棒的问题,特别是在诸如打光、形变、失真和遮挡等复杂的场景中。现今深度学习在特征提取方面有着亮眼的表现,在诸多有监督的任务上都取得了优质的表现,例如分类、目标检测和图像分割。

同时,近年来也涌现了不少用卷积神经网络来进行缺陷检测的方案,其中最常见的是直接利用目标检测网络如Faster RCNN或者SSD对缺陷进行定位和分类。也有先用目标检测进行粗定位,然后用FCN进行语义分割得到精确定位的方法,这种方法可以得到缺陷的精准轮廓,但是这些方法都属于有监督的学习,在实际的工业应用中存在以下问题:

缺少缺陷样本:在实际应用中,用于训练的缺陷样本往往是非常稀少且难以获取的。因此在训练过程中正负样本是非常不均衡的,这极大的限制了模型的性能,甚至导致模型完全不可用。在缺陷外观多变的场景下,有监督学习的方法往往无法满足正常的生产需求。

人工标注成本高昂:实际的工业缺陷检测场景中,通常存在许多不同种类的缺陷,检测的标准和质量指标往往也不同。这就需要人为标注大量的训练数据来满足特定需求,这需要付出大量的人力资源。

所以目前不断有学者提出基于正样本训练的缺陷检测方法。训练过程中只需要提供足够的正样本,无需缺陷数据和手动标注,也可以取得较好的缺陷检测效果,具有较高的应用价值。

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