基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测系统及方法，属于机油罐标签划痕检测技术领域，旨在解决现有技术中采用人工方式对机油罐标签划痕检测存在准确率低、效率低、检测具有滞后性的问题，以及一般自动检测系统存在的误检严重、分级精度低的问题。通过采集机油罐正反两面的标签图像对其进行划痕检测，并实现有划痕自动报警，根据检测结果对机油罐进行自动分类，相比采用人工的方式节省了大量的人力、物力和财力，同时采用随机神经网络架构搜索方法搜索得最优网络模型，检测准确度更高，能够更加规范生产管理和操作流程。程。程。

【技术实现步骤摘要】
基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及机油罐标签划痕检测
，具体为基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测系统及方法。

技术介绍

[0002]机油罐标签划痕其产生主要由生产过程中的机械成因或人为成因造成，其中划痕属于成型不良的一种常见形式。其机械成因主要是由于器械间转移过程中会出现位移偏差，进而造成碰撞，机油罐与器械相互碰撞，容易产生长条状深划痕。人为成因在自动化生产线上出现几率较少，部分情形需要人工转移机油罐时，可能产生磕碰，此外一些误操会产生部分人为划痕，包括工具使用不当造成擦碰造成划伤。而无论是机械成因还是人为成因造成的划痕成型，在外观显示上会严重影响美观。进而影响口碑以及销量。而目前机油罐生产厂的生产线均采用人工外观检测方式，其有以下几个缺点：（1）劳动强度大，生产效率低，长时间劳作尤其夜班工作不仅会造成检测质量会下降，更重要的是身体机能也会随之下降，影响身体健康；（2）人工外检的质量不高，容易产生失误，错分有划痕的产品。
[0003]总之，现在的机油罐生产是一个速度很高、高度自动化的生产过程，传统的人工划痕检测已经远远不能满足精细生产的需要，而基于神经网络架构搜索和图像处理技术的机油罐标签划痕目标检测系统，能够有效保证划痕的检测精度。
[0004]传统的缺陷检测方法准确率不高。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的缺陷检测算法逐渐兴起，其超参数往往难以确定，得不到最好的检测效果。

技术实现思路

[0005]鉴于现有技术中所存在的问题，本专利技术公开了基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测系统，采用的技术方案是，包括：第一传送带、第二传送带、设备计算机、第一扫描摄像头和第二扫描摄像头，所述第一扫描摄像头和第二扫描摄像头均与所述设备计算机连接，所述第一传送带和所述第二传送带垂直设置，所述第一传送带的两侧设置有图像采集单元，通过图像采集单元的设置，能够采集机油罐图像，所述第一传送带之间设有扫描空间，所述第一扫描摄像头设于所述扫描空间的左侧，所述第二扫描摄像头设于所述扫描空间的右侧，所述第一扫描摄像头与所述第二扫描摄像头相对设置，所述第一传送带的右侧设置有报警灯，通过报警灯的设置，能够根据处理单元反馈的信息来决定是否报警，并将识别的有划痕机油罐转移到第二传送带。
[0006]本专利技术还公开了基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测方法，采用的技术方案是，包括以下步骤：S1：收集机油罐标签数据集，并将其构建为训练集、验证集、测试集，对采集的图像做灰度转换，获取其灰度图；S2：创建CB模块和PB模块，并确定神经网络搜索空间和运算操作类型空间；S3：以模块结构为最小单元进行堆叠构建主干网络，确定网络结构；
S4：在搜索空间中均匀随机采样邻接矩阵，即得到一个有向无环图(DAG)，利用所述数据集搜索每个所述结构单元中待搜索结构单元的每两个内部节点之间的最优操作；S5：在运算操作类型空间中，均匀随机采样以确定DAG中除了输入输出外的每一个顶点的运算操作类型；S6：将所划分的数据集输入到网络模型，利用所述训练集确定所述搜索空间中每个模块的学习参数；利用所述验证集确定所述每个单元模块；S7：计算网络架构损失并更新学习参数；S8：根据邻接矩阵和运算操作向量请求模型的性能指标，并且进行循环S5～S8步骤；S9：根据上述循环迭代的验证集性能指标，返回最优网络模型，并且保存其网络模型权重参数和架构参数。
[0007]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤S1中训练集用于训练神经网络的权重参数，验证集用于训练神经网络的架构参数，所述权重参数指神经网络的操作中的权重，所述架构参数指代表待搜索操作的重要程度的参数，所述训练数据集、验证集、测试集都包括若干有划痕机油罐标签图像与无划痕的机油罐标签图像，所述训练数据集、验证集、测试集的具体方法为：采集若干张有划痕机油罐标签图像与无划痕的机油罐标签图像，对其进行裁剪得到相同大小的图像，将所述图像通过灰度处理算法生成对应的灰度图像，将所得到的灰度图像来划分训练数据集、验证集、测试集；其中有划痕的标签图像的类别标签为0，无划痕的机油罐标签图像的类别标签为1。
[0008]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤S2中所述神经网络搜索空间包括卷积模块CB和池化模块PB，所述特征提取模块CB一般由三个卷积层和一个跳跃连接组成，第一个卷积层(conv1)输入瓶颈卷积层，其卷积核大小固定为 1
×
1，第二个卷积层(conv2)采用深度卷积提取特征信息，采用两种深度卷积，即残差可分离卷积和残差空洞可分离卷积，以形成两种conv2，第三层卷积(conv3)层采用点式卷积，其卷积核大小固定为 1
×
1；根据上述卷积模块CB的说明，设置了四种不同的卷积模块，其中CB1模块包含三个卷积层，conv1为输入瓶颈卷积层，其卷积核大小固定为 1
×
1，conv2采用残差可分离卷积，其卷积核大小固定为 3
×
3，conv3层采用点式卷积，其卷积核大小固定为 1
×
1；CB2模块为包含三个的卷积层，conv1为输入瓶颈卷积层，其卷积核大小固定为 1
×
1，conv2采用残差可分离卷积，其卷积核大小固定为 5
×
5，conv3层采用点式卷积，其卷积核大小固定为 1
×
1；CB3模块包含三个卷积层，conv1为输入瓶颈卷积层，其卷积核大小固定为 1
×
1，conv2采用残差空洞可分离卷积，其卷积核大小固定为 3
×
3，conv3层采用点式卷积，其卷积核大小固定为 1
×
1；CB4模块为包含三个的卷积层，conv1为输入瓶颈卷积层，其卷积核大小固定为 1
×
1，conv2采用残差空洞可分离卷积，其卷积核大小固定为 5
×
5，conv3层采用点式卷积，其卷积核大小固定为 1
×
1，上述卷积层的步长都为1，每个卷积层的中间连接为激活层，激活层是RELU函数；所述池化模块PB包括PB1平均池化模块和PB2最大值池化模块，PB1平均池化模块内核大小设置为 3
×
3，步长设置为 2
×
2，PB2最大值池化模块内核大小设置为 3
×
3，步长设置为 2
×
2。
[0009]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤S3中所述网络结构包括第一网络单元、第二网络单元和第三网络单元，所述第一网络单元包含一个特征提取模块CB和一个池
化模块PB组成，然后通过两次最大值合并得到统一特征图；所述第二网络单元包含三个特征提取模块CB和一个池化模块PB组成；第三网络单元包含依次连接的Dropout层、两个全连接层和输出层，输出层的激活函数为Softmax函数，通过全连接层和输出层反馈性能指标。
[0010]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤S4中的有向无环本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集机油罐标签数据集，并将其构建为训练集、验证集、测试集；S2：创建CB模块和PB模块，并确定神经网络搜索空间和运算操作类型空间；S3：以模块结构为最小单元进行堆叠构建主干网络，确定网络结构；S4：在搜索空间中均匀随机采样邻接矩阵，即得到一个有向无环图(DAG)，利用所述数据集搜索每个所述结构单元中待搜索结构单元的每两个内部节点之间的最优操作；S5：在运算操作类型空间中，均匀随机采样以确定 DAG 中除了输入输出外的每一个顶点的运算操作类型；S6：将所划分的数据集输入到网络模型，利用所述训练集确定所述搜索空间中每个模块的学习参数；利用所述验证集确定所述每个单元模块；S7：计算网络架构损失并更新学习参数；S8：根据邻接矩阵和运算操作向量请求模型的性能指标，并且进行循环S5～S8步骤；S9：根据上述循环迭代的验证集性能指标，返回最优网络模型，并且保存其网络模型权重参数和架构参数。2.根据权利要求1所述的基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测方法，其特征在于：所述步骤S1中所述训练数据集、验证集、测试集都包括若干有划痕机油罐标签图像与无划痕的机油罐标签图像，其中有划痕的标签图像的类别标签为0，无划痕的机油罐标签图像的类别标签为1。3.根据权利要求1所述的基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测方法，其特征在于：所述步骤S2中所述神经网络搜索空间包括卷积模块CB和池化模块PB，所述特征提取模块CB一般由三个卷积层和一个跳跃连接组成，第一个卷积层(conv1)输入瓶颈卷积层，其卷积核大小固定为 1
×
1，第二个卷积层(conv2)采用深度卷积提取特征信息，采用两种深度卷积，即残差可分离卷积和残差空洞可分离卷积，以形成两种conv2，第三层卷积(conv3)层采用点式卷积，其卷积核大小固定为 1
×
1，上述卷积层的步长都为1，每个卷积层的中间连接为激活层，激活层是RELU函数；所述池化模块PB包括PB1平均池化模块和PB2最大值池化模块，PB1平均池化模块内核大小设置为 3
×
3，步长设置为 2
×
2，PB2最大值池化模块内核大小设置为 3
×
3，步长设置为 2
×
2。4.根据权利要求2所述的基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测方法，其特征在于：所述步骤S3中所述网络结构包括第一网络单元、第二网络单元和第三网络单元，所述第一网络单元包含一个特征提取模块CB和一个池化模块PB组成，然后通过两次最大值合并得到统一特征图；所述第二网络单元包含三个特征提取模块CB和一个池化模块PB组成；第三网...

【专利技术属性】
技术研发人员：荆晓远，廖珂，王广宁，李双远，姚永芳，朱冠华，陈俊均，
申请(专利权)人：茂名华检实验科技有限公司，
类型：发明
国别省市：