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【热点文章】徐德等:基于深度学习的表面缺陷检测方法综述

已有 292 次阅读 2021-5-19 12:19 |系统分类:博客资讯

表面缺陷检测是机器视觉领域中非常重要的一项内容。近年来, 基于AI视觉的表面缺陷检测技术被广泛应用在各种工业质检领域中。它为现代工业生产过程装上了比人眼更强大的“机器眼睛”,极大提升了工业产品制造过程的效率、质量以及柔性化、智能化程度,已成为现代制造系统中不可或缺的一项关键技术。


陶显, 侯伟, 徐德. 基于深度学习的表面缺陷检测方法综述. 自动化学报, 2021, 47(5): 1017−1034

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190811?viewType=HTML


随着我国人口红利的逐渐消失以及国际竞争的加剧,我国制造业面临越来越大转型升级压力,从而对智能制造技术的需求也越来越迫切。越来越多的机器视觉表面缺陷装备已经在各工业领域替代人工肉眼检测,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.


图1.jpg

人工质检


图2.GIF

机器视觉


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。然而,在真实复杂的工业环境下, 表面缺陷检测往往面临诸多挑战。例如:

1)缺陷尺度变化大、成像与背景差异小

2)缺陷类别多、存在不规则纹理与模糊边缘

3)自然场景下存在大量干扰等情形

……


图3.png

(a) 光学元件暗场成像划痕图像


图4.png

(b) 板带钢表面缺陷


图5.png

(c) 无人机航拍绝缘子缺陷

复杂工业环境下的表面缺陷图像


面对这些任务,此时经典图像处理方法已经无法满足新的任务要求,随着深度学习方法在诸多计算机视觉领域成功应用。近年来,不少基于深度学习的缺陷检测方法也大量被提出, 甚至国内外一些公司开发出多种基于深度学习的商用工业表面缺陷检测软件。


鉴于目前国内还没有全面细致论述基于深度学习表面缺陷检测方法的综述文献, 本文通过对近五年相关文献进行归纳梳理, 旨在帮助研究人员快速和系统地了解该领域相关方法与技术. 将现有方法分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类, 并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析, 总结了每种方法的优缺点和应用场景,以期帮助读者在面对真实工业质检落地应用中提供有效参考.


图6.png

缺陷检测方法框架图


基于深度学习的缺陷检测案例效果:


图7.GIF

纳米纤维


地面裂纹.png

地面裂纹


图9_out.gif

铝型材表面擦花缺陷


文章整体内容安排如下: 第1部分给出缺陷检测问题的定义. 第2部分重点对最近几年相关方法进行详细介绍、细分和对比. 第3部分分析基于深度学习的表面缺陷检测中三个关键问题:小样本、实时性和与传统方法对比. 第4部分介绍工业领域公开的缺陷检测数据集. 最后, 对未来可能的研究焦点和发展方向进行了展望.


作者简介


陶  显

中国科学院自动化研究所副研究员. 2016年获得中国科学院自动化研究所博士学位. 主要研究方向为机器视觉、缺陷检测和深度学习. 本文通信作者. 

E-mail: taoxian2013@ia.ac.cn


侯  伟

中国科学院大学人工智能学院博士研究生. 2009年、2014年获得兰州大学学士、硕士学位. 主要研究方向为缺陷检测, 计算机视觉, 图像处理和机器学习. 

E-mail: houwei2018@ia.ac.cn


徐  德

中国科学院自动化研究所研究员. 1985年、1990年获得山东工业大学学士、 硕士学位. 2001年获得浙江大学博士学位. 主要研究方向为机器人视觉测量, 视觉控制, 智能控制, 视觉定位, 显微视觉, 微装配. 

E-mail: de.xu@ia.ac.cn




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