【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于位置感知和超分辨率分割的护套缺陷检测方法。
技术介绍
1、在电缆护套缺陷检测领域应用人工智能算法面临的最大问题是缺陷目标不明显，尤其是合缝线痕迹，疙瘩等缺陷。同时对于缺陷的定义也不清晰，较重的缺陷和较轻的缺陷之间的差别较小，使用传统的目标检测的方法很难进行准确的检测，往往出现漏检，误检的问题。同时普通的语义分割算法对算力需求较大，模型推理耗时较长，且针对于不明显的缺陷的识别效果同样较差。同时工业质检使用的高分辨率相机往往拍摄的图像尺寸较大，而缺陷目标往往只占用图片中小部分区域，直接输入到语义分割模型中，浪费了大量的算力对背景及无关区域进行了推理分割。
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于位置感知和超分辨率分割的护套缺陷检测方法。
2、本专利技术的技术方案是：
3、一种基于位置感知分割的护套缺陷检测方法，设置一种基于位置感知的多分支交叉融合的护套表面异常检测模型，该模型使用位置感知模块快速捕捉缺陷的大概区域并将该区域的特征提取出来，该特征送入超分辨率增强模块进行图片细节特征增强，之后送入分割模块进行语义分割的精细识别。
4、进一步的，
5、针对该模型设计了一种图片标签标注方式，在标注过程中需要将图片中缺陷的大概区域用标注框标注，缺陷准确区域用语义分割标注方式进行标注。
6、设置一种位置感知模块的的损失l-loc，该损失通过对图像标签的的位置信息进行二维
7、设置一种超分辨率增强模块，该模块通过对位置感知模块提取出的区域进行超分辨率增强，将增强后的局部图像通过交叉融合至语义分割模块。通过将训练好的模型部署到带有ai加速卡的工控机中，可以实时的对传送带上的护套进行缺陷检测，当发现缺陷面积大于阈值时进行警报。
8、再进一步的，
9、标注方式的具体格式为：
10、{class_id,(x1,y1,x2,y2),[x1,y1,x2,y2,x3,y3,…,xn,yn]}其中class_id为缺陷种类编号；(x1,y1,x2,y2)中x1,y1为标注框左上角坐标x2,y2为标注框右上角坐标；[x1,y1,x2,y2,x3,y3,…,xn,yn]中，每对xn,yn为语义分割像素点的绝对坐标。
11、位置感知模块(lpm)，该模块由transformer encoder模块，peg模块组成，其中transformer encoder模块将三维特征图进行位置编码，并将其转化为二维tockensequence。peg模块对输入的二维tocken进行reshape到三维特征图，并引入了-种带有深度可分离卷积的隐式位置编码，通过一个kernel size为k(k>3)(k-1)/2zeropaddings的2d深度可分离卷积操作，将经过卷积操作的三维特征图通过reshape为tockensequence。
12、图像超分辨率增强模块，该模块包含一个decoder结构，该结构使用三种分支进行解码:(a)1*1卷积+双线性插值(b)progressive upsampling(c)fpna。该模块三种分支并行，通过b和c分支进行超分辨率增强，通过多层渐进式反卷积以及多层特征融合，将原特征图进行放大。其中progressiveupsanmling使用多层反卷积，且每次反卷积只增大2倍的特征图尺寸，同时在最后一层反卷积后得到的特征图aggregation至fpna分支中。fpna结构中使用反卷积进行特征图尺寸放大，同时使用大量聚合通道将低维特征与高维特征信息融合。
13、本专利技术的有益效果是
14、(1)、本专利技术设计了一种护套缺陷检测模型的标注方式，该方式能准确定位缺陷的大致位置信息与精细位置信息，该标注方式将标注框的关键信息与语义分割的关键信息结合起来，提升模型中位置感知模块的感知能力。
15、(2)、感知模块具有护套缺陷的位置感知能力，同时能够处理任意尺寸的输入，具有较好的适配性，该模块通过训练学习数据集中标注的缺陷的大致位置信息，最终具有能够判断缺陷位置的感知能力。
16、(3)、使用二维pe编码与l2损失对位置感知模块进行训练，其中二维pe编码能够保留特征图的位置信息，使得位置感知模块感知到的位置信息能够与标注图像的位置信息进行l2损失计算，该方法能够较好的训练处感知能力强大的位置感知模块。
17、(4)、图像超分辨率增强模块接受位置感知模块的输出，通过多种解码分支以及多层特征交叉融合，得到分辨率高且原信息损失小的特征图，该特征图为语义分割模块的精细分割提供了强有力的支持。
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1.一种基于位置感知和超分辨率分割的护套缺陷检测方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
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9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于位置感知和超分辨率分割的护套缺陷检测方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁翔宇，卢则兴，段京峰，刘毅，李淑圣，李玉坤，
申请(专利权)人：浪潮软件集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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