[发明专利]基于深度卷积神经网络的连铸坯表面图像缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的连铸坯表面图像缺陷检测方法，本方法首先对已知连铸坯图像进行图像块预处理，得到缺陷样本集和正常样本集，将图像块随机取四分之三作为训练集，其余为验证集和测试集；采用深度卷积神经网络对缺陷区域进行分类，并在设定参数下采用训练集和验证集训练网络，对测试集进行图像块分类模型测试，得到准确率高的图像块分类模型；对待检图像进行测试，规定图像中含有缺陷图像块为缺陷图像，采用图像块分类模型对该缺陷图像进行分类预测；对预测结果采用一定的算法判断其真伪，得到真缺陷图像。本方法有效提高了检测效率，减少人工工作量，方便缺陷数据的存储及追溯，确保了连铸坯的生产质量。

主权项

1.一种基于深度卷积神经网络的连铸坯表面图像缺陷检测方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤一、对已知连铸坯图像进行预处理，从图像原点开始，从上到下每隔128像素、从左到右每隔7像素依次裁剪256×256像素大小的图像区域作为图像块数据集，将包含完整缺陷的图像块作为缺陷样本集，正常无缺陷的图像块作为正常样本集，将裁剪后的图像块随机取四分之三作为训练集，四分之一作为验证集和测试集，并转换为LMDB格式数据集；步骤二、采用四层卷积层+三层全连接层+Softmax分类层构成的深度卷积神经网络作为提取特征并分类的网络，在基础学习率0.001、验证间隔550次、验证迭代次数250次以及最大迭代次数15000次参数下用训练集和验证集数据对网络进行训练，然后用训练后的网络对测试集进行图像块分类模型测试，得到准确率高的图像块分类模型；步骤三、对待检测连铸坯图像进行测试，规定每幅图像中含有一个缺陷图像块，则该整幅图像为缺陷图像，采用图像块分类模型对该缺陷图像进行分类预测；步骤四、当该缺陷图像被预测为纵裂缺陷时：采用canny算法进行边缘检测；采用轮廓提取方法计算纵裂缺陷轮廓长度；当纵裂缺陷轮廓长度大于常规纵裂缺陷长度阈值时，判定为真纵裂缺陷；当该缺陷图像被预测为其他缺陷时：采用canny算法进行边缘检测；采用轮廓提取方法计算其他缺陷轮廓所围面积；当其他缺陷轮廓所围面积大于常规其他缺陷面积最小值时，判定为真其他缺陷。