[发明专利]卫浴陶瓷表面缺陷检测方法与系统

权利要求书

1.一种卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：

步骤1，采集卫浴陶瓷表面缺陷图像，并对所述表面缺陷图像中的缺陷类型和缺陷位置进行标注，获得卫浴陶瓷表面缺陷的训练数据集；

步骤2，以SSD网络模型为基准构建缺陷检测模型；

步骤3，利用所述卫浴陶表面瓷缺陷的训练数据集对所述缺陷检测模型进行训练；

步骤4，将待检测的卫浴陶瓷表面缺陷图像输入至步骤3训练得到的所述缺陷检测模型中，输出所述待检测的卫浴陶瓷表面缺陷图像的缺陷类别和缺陷位置。

2.如权利要求1所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷类别包含以下至少一种：裂纹、缺釉、锈斑、绿斑和条状缩釉缺。

3.如权利要求1所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，所述以SSD网络模型为基准构建的所述缺陷检测模型中的骨干网络替换为包含跳连结构的ResNet-50网络。

4.如权利要求3所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，所述ResNet-50网络结尾的平均池化层和全连接层改为卷积层，并移除Dropout层，及增加若干个残差卷积模块。

5.如权利要求1所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，采用Mish函数作为所述缺陷检测模型的激活函数。

6.如权利要求1所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：

将输入所述缺陷检测模型的图像的尺寸缩放为300×300；

从所述缺陷检测模型中选取38×38、19×19、10×10、5×5、3×3和1×1尺寸的特征图负责结果的预测任务。

7.如权利要求6所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3还包括：

所述缺陷检测模型为每个尺寸的所述特征图的每个特征点设置不同数量的先验框，所述特征图的每个特征点对应先验框的数量分别为4、6、6、6、4、4；

所述特征图的先验框尺度s_k分别为30、60、111、162、213、264，对于一般的长宽比选用或者对于特定的长宽比按如下公式计算先验框的宽度和高度：

其中，对于38×38、3×3和1×1尺寸的所述特征图不使用长宽比为3和的先验框。

8.如权利要求1所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，对于用于训练的所述卫浴陶瓷表面缺陷图像，单个真实目标的边界框可以对应于多个所述先验框，每个所述先验框对应于一个所述真实目标的边界框。

9.如权利要求1所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测模型的损失函数为位置损失和置信度损失的加权和，如下公式：

其中，N为先验框的正样本数量，c为类别置信度预测值，l为先验框的所对应边界框的位置预测值，g为边界框的位置参数。

10.如权利要求9所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，对于位置损失，采用Smooth L1Loss，公式如下：

对于置信度损失，采用Softmax Loss，公式如下：

11.如权利要求1所述的卫浴陶瓷表面缺陷检测方法，其特征在于，在所述步骤3中采用标签平滑技术，防止网络模型过拟合。

12.如权利要求1所述的卫浴陶瓷缺陷检测方法，其特征在于，在所述步骤3中采用迁移学习，并分两个阶段进行训练，第一阶段批大小为16，采用0.001的学习率训练若干个轮次，第二阶段的批大小为8，采用0.0001的学习率训练若干个轮次，并且在第二阶段训练时采用学习率下降策略和提前终止训练策略。