劉夢(mèng)溪， 巨永鋒， 高煒欣， 王 征， 武曉朦

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 電子與控制工程學(xué)院，陜西 西安 710064； 2.西安石油大學(xué) 電子工程學(xué)院，陜西 西安 710065)

0 引 言

X射線(xiàn)檢測(cè)雖應(yīng)用廣泛但同時(shí)也具有其弊端，如圖像噪聲多,缺陷對(duì)比度不高，背景起伏較大等[1～3]，針對(duì)所提取的圖像特征是否有效地描述各類(lèi)型焊縫缺陷的問(wèn)題，多種理論及方法被提出[4～8]。近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)特征識(shí)別的多方應(yīng)用，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNN)結(jié)構(gòu)解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層次的局部最優(yōu)以及梯度彌散等缺點(diǎn)，能夠?qū)缚p在復(fù)雜背景下的缺陷特征進(jìn)行有效識(shí)別，具有較強(qiáng)的判別能力和泛化能力[9,10]，而成為深度學(xué)習(xí)的主流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一[11～13]。

本文針對(duì)X射線(xiàn)焊縫缺陷的特點(diǎn)，在 Alex的CUDA-CONVNET經(jīng)典深層CNN基礎(chǔ)上進(jìn)行了結(jié)構(gòu)改進(jìn)和優(yōu)化,利用改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的多層學(xué)習(xí)能力，有效提高了焊縫缺陷分類(lèi)識(shí)別的準(zhǔn)確度。

1 焊縫采集圖像處理方法

焊縫缺陷一般有幾種類(lèi)型：裂紋缺陷(橫向裂紋與縱向裂紋)、氣孔、未熔合與未焊透等。

1.1 圖像特征提取

受焊縫缺陷類(lèi)型、大小、位置等因素的影響，按照一般方式對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，存在丟失關(guān)鍵信息的可能性。以氣孔缺陷為例，圖1所示的提取方式，由于氣孔所在的幾何位置的不確定性及原始圖像大小的差異，使得圖像提取出現(xiàn)了偏差，遺漏了焊縫缺陷信息。

為避免出現(xiàn)以上情況，本文在圖像預(yù)處理階段對(duì)長(zhǎng)、寬較長(zhǎng)的一邊變換成256，較短的一邊進(jìn)行等比變換[14,15]。將圖像分割為5幅圖像，分別對(duì)圖像的4個(gè)頂點(diǎn)和中心所截取的227×227圖像塊，如圖2所示。處理后一方面可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片的全覆蓋，不遺漏特征信息，另外一方面可以增加樣本數(shù)量，保證識(shí)別的正確率。

圖1 圖像特征信息提取不完全

圖2 本文提取圖像特征信息方法

1.2 圖像特征提取算法

本文圖像分割算法為：

Input InImage

Output OutImage

1)計(jì)算圖像長(zhǎng)和寬中較大的一邊，記為ma,較小的一邊記為mi；

2)如果mi>256,以256/mi進(jìn)行等比變換，變換后的圖像記為T(mén)r；

3)Tr從4個(gè)頂點(diǎn)和中心分別截取227×227的圖像塊，產(chǎn)生5張訓(xùn)練圖像，分別記為OutImage[0]，OutImage[1] ，OutImage[2]，OutImage[3] ，OutImage[4]；

4)輸出OutImage

2 CNN結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在CNN經(jīng)典結(jié)構(gòu)CUDA-CONVNET的研究基礎(chǔ)上，對(duì)焊縫復(fù)雜條件下的特征識(shí)別進(jìn)行針對(duì)性的改進(jìn)。

2.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)計(jì)算

1)卷積計(jì)算

卷積的值即為特征圖輸入量，其公式為

(1)

2)卷積梯度計(jì)算

(2)

式中β為誤差信號(hào)；l為池化層數(shù)；α為池化層權(quán)值；up(·)為上采樣操作。將l層的誤差信息求和，即得到對(duì)應(yīng)的偏置基梯度

(3)

所有卷積核的梯度計(jì)算式為

(4)

3)權(quán)值更新計(jì)算

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中t～(t+1)時(shí)刻的權(quán)值更新計(jì)算為

W(t+1)=W(t)+μδ(t)x(t)

(5)

式中μ為學(xué)習(xí)率；δ(t)為神經(jīng)元輸入x(t)的誤差項(xiàng)。

4)全連接層計(jì)算

全連接層為分類(lèi)模塊，兩層之間的計(jì)算公式為

(6)

最后一層全連接層元素的激活函數(shù)Softmax為

(7)

式中i=1,2為分類(lèi)類(lèi)別。

2.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

CNN的結(jié)構(gòu)可以概括為

INPUT->[CONV->ReLU]*N->PooL?]*M->[FC->ReLU]*K->FC

式中 *為可重復(fù)；M，N為可重復(fù)的次數(shù)；POOL？為可選擇的層。

改進(jìn)結(jié)構(gòu)后的深層CNN如圖3所示。

圖3 深層CNN結(jié)構(gòu)

在深層CNN中，卷積、池化和全連接層的參數(shù)設(shè)置如表1所示，最后一層通過(guò) Softmax 函數(shù)連接，輸出每一維圖像所屬的類(lèi)別概率。Dropout加于全連接之后用于提高網(wǎng)絡(luò)的泛化性避免過(guò)擬合，取經(jīng)驗(yàn)值為0.5，并設(shè)初始學(xué)習(xí)率為0.001，動(dòng)量為0.9，權(quán)重衰減為0.000 5[16]。

表1 深層CNN參數(shù)設(shè)置

3 實(shí)驗(yàn)分析

圖4 CNN下的樣本缺陷識(shí)別錯(cuò)誤率

對(duì)于池化層，有2種池化方式：最大池化(max pooling)和平均池化(average pooling)。2種方式實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表2所示，可知，最大池化方式識(shí)別的焊縫缺損正確率較高。

表2 池化方式對(duì)于正確率的影響 %

將CNN與經(jīng)典支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)進(jìn)行對(duì)比，SVM采用 Liblinear[15]分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)分類(lèi)，圖像的原始樣本大小為 64×64 ，進(jìn)行梯度特征提取后每個(gè)圖像樣本的特征向量轉(zhuǎn)化為512維，2種方法對(duì)于焊縫缺陷的特征識(shí)別分別如表3、表4所示。

表3 SVM特征識(shí)別正確率 %

表4 CNN 特征識(shí)別正確率 %

對(duì)比表3 、表4 中的數(shù)據(jù)可以看到:隨著樣本量的增加，2種方法的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本的分類(lèi)錯(cuò)誤識(shí)別率呈下降趨勢(shì)，相較而言CNN方式下的焊縫缺陷分類(lèi)識(shí)別的錯(cuò)誤率更低。說(shuō)明大樣本條件下， CNN 的特征分類(lèi)性能提升要優(yōu)于SVM。這是由于伴隨著樣本量增加，CNN 能夠進(jìn)行分布式深度學(xué)習(xí)，自主學(xué)習(xí)信息有效特征并加以分類(lèi)，而SVM卻在梯度特征提取運(yùn)算中遺失了部分的特征信息，不能進(jìn)行更為精確的分類(lèi)，導(dǎo)致最終的輸出分類(lèi)識(shí)別結(jié)果正確率較低。

表5為2種算法的運(yùn)算時(shí)間對(duì)比，可以看出:SVM較快速 ，這是由于SVM是一種2層的淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其輸入特征的維數(shù)(512)較CNN輸入的維數(shù)(256×256)低，因此，處理圖像時(shí)間較短，而CNN 的處理時(shí)間較長(zhǎng)是由其深層結(jié)構(gòu)多參數(shù)所決定的，隨著樣本的增大，CNN和SVM的處理時(shí)間以不同時(shí)間函數(shù)分布規(guī)律增加，而兩者的正確率卻呈現(xiàn)截然相反的趨勢(shì)，即CNN的正確率提高而SVM的正確率降低，且樣本越大，該趨勢(shì)越明顯，因此，CNN對(duì)于大樣本的處理效率顯然高于SVM。

表5 SVM和CNN運(yùn)算時(shí)間對(duì)比

4 結(jié) 論

本文對(duì)經(jīng)典CNN結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，CNN的實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為理想，主要體現(xiàn)為以下幾點(diǎn)：1)CNN可以進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，排除了人為評(píng)定的主觀因素；2)大樣本下CNN對(duì)于圖像的分類(lèi)與識(shí)別的正確率較高，且樣本越大，正確識(shí)別率越高且未出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象；3)對(duì)于焊縫缺陷圖像類(lèi)型的多樣性和復(fù)雜性，CNN能夠進(jìn)行較好的特征識(shí)別，能夠進(jìn)行更為精準(zhǔn)的分類(lèi)，具有較強(qiáng)的判別能力，效率更高，能夠達(dá)到較為滿(mǎn)意的效果。

對(duì)于深層CNN，層數(shù)越多提取的特征越容易識(shí)別，正確率越高，但也存在著參數(shù)增多，訓(xùn)練過(guò)程趨于復(fù)雜的問(wèn)題；此外，對(duì)于相同的檢測(cè)目標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的差別也會(huì)影響特征識(shí)別正確率。如何針對(duì)特定目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的最優(yōu)同時(shí)又能保證較高的正確率還有待做進(jìn)一步的研究。

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