【技术实现步骤摘要】
一种基于多级特征比对的令纸缺陷检测方法
本专利技术涉及图像处理及令纸缺陷检测
，特别地涉及一种基于多级特征比对的令纸缺陷检测方法。
技术介绍
所述令纸(ReamPaper)在造纸工业中是指一定数量单位完全相同的纸页，一般以500张完全相同的纸页为一令纸，即成令的纸张。例如在办公用纸上，普通的A4打印纸一包纸一般为500页装。令纸在造纸企业自动化生产流水线上都需要经过质检筛选，将有缺陷的令纸产品剔除出生产流水线队列并让合格的正常令纸进入下一步包装工序。大型造纸企业的机械化和自动信息化生产水平在日益提高，但是令纸生产过程中由于来料、刀具、流水线各环节以及生产环境等一系列因素的影响会出现各种各样的缺陷，如：脏污、折皱、凸出、参差不齐、死纹、毛边等。这些缺陷的存在降低了纸品出厂的品质，对此造纸企业一般采用人工检查的方式来进行品质管理。但人工检查的方式抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大，且工作重复、现场嘈杂、人员容易疲劳，无法对良品率做出有效统计，给信息化生产管理工作也带来很...
【技术保护点】
1.一种基于多级特征比对的令纸缺陷检测方法，其特征在于，包括以下的实施步骤：/nS1、训练特征提取模型：基于正常令纸样本图像并采用自编码器的方式对令纸样本图像的特征提取模型进行训练，并作为自编码器中的编码器部分，再相应添加解码器网络，与编码器部分串联形成一个自编码器；对自编码器输入正常令纸样本图像，让编码器部分学习正常令纸样本图像的特征表示，自编码器训练完成后去掉解码器网络部分，保留编码器部分即完成对特征提取模型的训练；/nS2、建立多级特征字典：采用训练好的特征提取模型对大量正常令纸样本图像进行多级特征提取，获得各级特征向量，特征向量在放入特征字典前统一进行归一化处理形成...
【技术特征摘要】
1.一种基于多级特征比对的令纸缺陷检测方法，其特征在于，包括以下的实施步骤：
S1、训练特征提取模型：基于正常令纸样本图像并采用自编码器的方式对令纸样本图像的特征提取模型进行训练，并作为自编码器中的编码器部分，再相应添加解码器网络，与编码器部分串联形成一个自编码器；对自编码器输入正常令纸样本图像，让编码器部分学习正常令纸样本图像的特征表示，自编码器训练完成后去掉解码器网络部分，保留编码器部分即完成对特征提取模型的训练；
S2、建立多级特征字典：采用训练好的特征提取模型对大量正常令纸样本图像进行多级特征提取，获得各级特征向量，特征向量在放入特征字典前统一进行归一化处理形成特征码，并对字典中的特征码进行聚类处理，建立正常令纸样本图像的多级特征字典；
S3、令纸缺陷检测判定：通过工业高速高清摄像头采集待测令纸图像，应用特征提取模型提取待测令纸图像的多级特征向量并转变成特征码，采用欧氏距离的方法，在特征比对模块下将提取得到的待测令纸的多级特征码与多级特征字典中的特征码进行比对，求出各个距离值后由缺陷判定模块来判断是否为有缺陷令纸，完成令纸的缺陷检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于多级特征比对的令纸缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1中的特征提取模型是基于深度学习的特征提取模型，输入为令纸图像，输出为多个多级特征向量，令纸图像经过特征提取模块处理后将产生1个高层特征向量、4个中层特征向量、16个低层特征向量，特征提取模型还包括：
1)、基础的网络模块Block，其包含了一个3x3的卷积和一个1x1的卷积，其中3x3卷积的步长为2，特征平面变小的同时特征通道数相应变大，即经过Block的处理后，特征图的大小变为原来的1/4，特征通道数变为原来的2倍；
2)、卷积网络由多层普通卷积层堆叠构成，用于提取底层初级特征信息，在该卷积网络之上放置3个Block块用于提取高、中、低三级特征，由于Block有特征抽象及降采样的过程，因此经过特征提取模块处理后将给出1个512维的高层特征向量、4个256维的中层特征向量、16个128维的低层特征向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于多级特征比对的令纸缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中多级特征字典是用于保存正常令纸样...
【专利技术属性】
技术研发人员：余孟春，谢清禄，毛新宇，王显飞，
申请(专利权)人：广州麦仑信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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