張濤，高新意，唐偉，丁碧云

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃缺陷聲學(xué)檢測方法

張濤，高新意，唐偉，丁碧云

(天津大學(xué)電氣自動化與信息工程學(xué)院，天津 300072)

描述了一種通過聲學(xué)信號檢測玻璃制品缺陷的方法。在實現(xiàn)步驟上，首先采集了不同缺陷類型的玻璃瓶敲擊聲，然后經(jīng)過頻譜變換及小波包變換，將敲擊信號映射至不同的變換域中，并在每個變換域中提取信號的特征，從而將樣本的缺陷信息對應(yīng)為統(tǒng)計特征和物理特征，并采用基于互信息量的特征選擇算法對特征空間進行降維；降維后的特征子集作為后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，再由該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對玻璃缺陷的自動化檢測。結(jié)果表明，在已有實驗樣本數(shù)據(jù)下，該缺陷檢測算法能準確高效地檢測出存在缺陷的樣本，識別結(jié)果的F-值穩(wěn)定在95%左右。

缺陷檢測；后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；特征提取；聲學(xué)特征量；特征選擇

0 引言

玻璃是最常見的材料之一，廣泛應(yīng)用在各個工業(yè)領(lǐng)域，但由于它材質(zhì)的特殊性，同時它也是最脆弱、最易受損的材料之一。玻璃制品在制作和運輸過程中，會造成沙眼、夾雜、孔洞、裂紋等缺陷，進而對玻璃的彎曲強度、抗壓強度、疲勞極限等性能產(chǎn)生影響。目前，對玻璃制品缺陷的無損檢測方法主要有人工法、計算機視覺檢測法、超聲波檢測法、振動檢測法和聲學(xué)檢測法等。

其中，聲學(xué)檢測法是通過分析聲音信號來檢測發(fā)聲物體是否存在缺陷的方法，較其它檢測方法而言，具有操作簡單、檢測速度快、受環(huán)境影響小和成本低等優(yōu)點[1]。在實際檢測過程中，通常采用敲擊信號來分析物體是否存在缺陷。由于玻璃材料在制作過程中受多種因素的影響，并且材料的缺陷類型和缺陷部位各異，導(dǎo)致所采集的敲擊信號中含有較多的干擾信息，難以對材料缺陷形成精確的描述，所以多年來，只能憑借經(jīng)驗來判斷其中有用的特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、非線性等優(yōu)點，將其應(yīng)用在聲學(xué)檢測中，可以實現(xiàn)對缺陷的自動識別。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是和計算機視覺、超聲波等檢測技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對管道[2]、橋梁[3]和復(fù)合材料[4]等結(jié)構(gòu)的檢測。Valada等[5]提取環(huán)境中聲音信號的深度頻譜特征，將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，來實現(xiàn)對于異常環(huán)境的檢測。這種方法需要的數(shù)據(jù)量較大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間很長，難以滿足應(yīng)用的實時性要求。如何從敲擊信號中提取出能全面代表材料缺陷的特征，并減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于聲學(xué)檢測中亟待解決的問題。

針對以上問題，本文提出一種基于后向傳播(Back Propagation, BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃缺陷聲學(xué)檢測算法，首先在不同的變換域中提取敲擊信號的特征，然后在保證檢測效果的前提下，以平均互信息量(Mutual Information, MI)最小化為原則對特征矩陣進行特征選擇，將選擇后的特征子集作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間大為縮短。本文將該算法應(yīng)用在玻璃瓶的敲擊信號中，實現(xiàn)了對玻璃瓶缺陷的自動檢測。

1 玻璃缺陷聲學(xué)檢測原理

聲音是由機械振動產(chǎn)生的。振動體擾動周圍的氣體分子從而使空氣壓力產(chǎn)生周期性的變化。這種壓力變化形成了或密或疏的空氣波，并向物體的四周輻射出去，就形成了聲波[6]。物體結(jié)構(gòu)損傷研究表明，物體結(jié)構(gòu)的損傷必定引起剛度的變化，并且這種變化與損傷的類型、程度都有密切的聯(lián)系。通過對剛度變化的監(jiān)測就可知道物體損傷的狀況[7]。然而，剛度是難以直接測量的，一般是通過結(jié)構(gòu)的動態(tài)響應(yīng)特性，如用對物體的敲擊信號來反映剛度的變化，進而確定損傷的狀況。物體的整體剛度、質(zhì)量和物體產(chǎn)生的聲音信號的頻率和能量振型符合以下關(guān)系[3]：

由圖1可知，當玻璃瓶出現(xiàn)裂紋損傷后，敲擊信號的時域能量分布、頻率峰值以及峰值位置都發(fā)生了變化，所以可以通過分析敲擊信號的這些特征來判斷玻璃瓶是否存在缺陷。

聲學(xué)缺陷檢測系統(tǒng)包括聲音信號采集、預(yù)處理、特征提取、分類模型的搭建、識別分析等步驟，圖2描述了聲學(xué)缺陷檢測系統(tǒng)的基本框圖。

2 試驗裝置及檢測方法

根據(jù)試驗要求，設(shè)計了一套基于敲擊信號的玻璃瓶檢測系統(tǒng)，并將整個系統(tǒng)布置在實際的生產(chǎn)環(huán)境中，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖2 聲學(xué)檢測系統(tǒng)框圖

圖3 基于敲擊信號的玻璃瓶檢測裝置示意圖

整個檢測裝置跨接在機械傳送裝置上。為了保證檢測系統(tǒng)的實時性并降低功耗，系統(tǒng)各部分的控制邏輯及顯示輸出由工控機實現(xiàn)，敲擊信號的采集和分析由數(shù)字信號處理器(Digital Signal Processor, DSP)實現(xiàn)。玻璃瓶(參數(shù)規(guī)格見表1)在傳送帶上運行，傳送帶速度為30 cm·s-1，瓶中心點間距為30 cm，通過計瓶器來檢測傳送帶上玻璃瓶通過的個數(shù)。當檢測到有玻璃瓶到達敲擊位置時，觸發(fā)敲擊棒，由于實驗裝置中敲擊棒的高度固定，敲擊棒敲擊瓶身位置，實驗中如無特殊說明，產(chǎn)生的信號均指敲擊瓶身位置產(chǎn)生的信號。拾音器將采集到的敲擊信號傳入DSP中進行分析，并輸出識別判決信號給剔除裝置。同時，敲擊信號的波形也會顯示在工控機的屏幕上。如果該玻璃瓶被判定為有缺陷，則通過剔除裝置將該缺陷瓶從傳送帶上剔除。

系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成。硬件包括敲擊棒(自制)、計瓶器(由光電對管構(gòu)成)、拾音器(OB-D22) (參數(shù)如表2所示)、DSP處理器(TMS320VC5416)、工控機。其中，敲擊棒為不銹鋼材料，長約10 cm，采用小型電動機控制，完成一次敲擊的時間約為0.1 s。軟件部分見下文描述的缺陷檢測算法。

表1 玻璃瓶規(guī)格參數(shù)

表2 拾音器OB-D22的性能參數(shù)

3 缺陷檢測算法

本文提出的缺陷檢測算法包括信號的預(yù)處理、特征提取和選擇、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立和訓(xùn)練、樣本識別等步驟。

3.1 信號的預(yù)處理

由于信號采集環(huán)境中存在著不可避免的干擾因素，所以在數(shù)據(jù)中存在著噪聲和異常信號。為了獲得干凈的敲擊信號，對采集到的音頻數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理，包括降噪和端點檢測，并剔除了其中的異常數(shù)據(jù)。

經(jīng)過分析，環(huán)境噪聲主要分布在低頻段(200 Hz及以內(nèi))，而敲擊信號主要分布在高頻段(500 Hz及以上)，因此采用了高通濾波器去除噪聲信號。為了正確地判定敲擊聲音的起點，本文采用了基于短時能量和短時平均過零率的雙門限算法對敲擊信號進行端點檢測，并截取敲擊聲出現(xiàn)之后的2 048個采樣點，圖4(a)和圖4(b)分別顯示了有缺陷瓶預(yù)處理之前和之后的信號波形圖。

另外，在采集的信號中，存在極少部分的異常數(shù)據(jù)，例如幅度過大，超出測量量程等。圖5顯示了有缺陷瓶存在異常信號的波形圖，由于這類信號丟失了部分信息，難以提取到有用的特征，所以將此類異常信號剔除。

在預(yù)處理之后，采用漢明窗(Hamming window)對信號進行分幀處理。漢明窗的長度為256個采樣點，幀移為幀長的1/2。這樣每個敲擊信號被分成了15幀。下面所說的特征提取都是針對一幀信號而言的。

3.2 提取信號特征量

特征提取用于獲得信號中能夠反映有無缺陷特征的聲學(xué)參數(shù)，是決定缺陷檢測算法性能的關(guān)鍵。由于缺陷類型多樣，并且缺陷部位和敲擊部位的相對位置存在多種可能性，所以對于同一個瓶子，每次敲擊所產(chǎn)生的信號會存在差異。圖6顯示了對于同一個缺陷瓶(瓶身裂紋)，在不同位置敲擊時敲擊信號的時域波形圖。由圖6可見，通過單一特征難以描述缺陷情況，所以要在不同的變換域中提取特征來進行缺陷檢測。

圖4 有缺陷瓶預(yù)處理之前和之后的信號波形圖

圖5 有缺陷瓶異常信號

3.2.1 時頻域特征

圖7 有缺陷瓶信號頻域特征

圖8 無缺陷瓶信號頻域特征

3.2.2 小波頻域特征

小波包分析不但能反映信號的頻率成分，而且能反映信號的頻率成分隨時間變化的趨勢和規(guī)律，在描述信號的時頻特征時具有獨特的優(yōu)勢[8]。本文采用db4小波基對敲擊信號做3層小波分解。分解后各個節(jié)點的能量分布值如表3所示。

表3 小波包分解后節(jié)點的能量分布值

表3說明，敲擊信號經(jīng)過3層小波分解之后，能量集中在節(jié)點3.1和3.3附近，所以選這兩個節(jié)點作為特征節(jié)點，采用重構(gòu)后信號的能量和均方差作為該幀信號的小波域特征。

3.3 特征選擇

對所有瓶的每個敲擊信號進行特征提取之后，得到的特征矩陣維度為15*18=270 (15為每個敲擊信號分成子幀的個數(shù)，18為每幀信號提取的特征個數(shù))。雖然大量的特征可以保證對信號描述的全面性，但特征矩陣每增加一維，就需要增加相應(yīng)指數(shù)個訓(xùn)練樣本才能保證充分訓(xùn)練。如圖9所示，在相同的停止條件下，訓(xùn)練時間會隨著特征個數(shù)的增加呈現(xiàn)指數(shù)形式的增長。另外，大量特征之間的相關(guān)性會造成冗余，增加不必要的計算量，使算法的實時性和分類模型的準確率下降[9]。所以在特征空間中選取合適的特征是很有必要的。

圖9 訓(xùn)練時間隨特征個數(shù)的變化曲線

本文采用了信息論[10]中的互信息作為特征好壞的評價標準，并在經(jīng)典的基于互信息的特征選擇算法(Mutual Information Feature Selection, MIFS)基礎(chǔ)上增加了特征子集內(nèi)部的互相關(guān)性度量，用于排除冗余特征，構(gòu)成了新的評價函數(shù)。

互信息可以用于表示兩個變量之間的依賴程度，當和完全獨立時，它們之間的互信息值為0，當和之間的相似程度越大時，互信息的值就越大。

由于互信息可以表示兩個變量之間的相似程度，所以可以用于作為特征選擇的標準。RM Fano等[13]證明了在分類系統(tǒng)中，當特征數(shù)據(jù)與類標簽之間的互信息最大時，得到的分類效果誤差較?。辉谶@個基礎(chǔ)上，Battiti R[14]提出了經(jīng)典的基于互信息的特征選擇算法(MIFS)，將特征與類標簽之間的互信息作為評價標準，采用貪婪算法選擇符合評價標準的特征加入特征子集。但MIFS算法中存在評價函數(shù)失衡的情況，針對這一缺點，Kwak N等[15]提出了MIFS-U(MIFS-uncertainty)算法，作為MIFS算法的改進。但是這些算法只考慮了特征與類標簽之間的相似性，排除了原始特征集中的無關(guān)特征，沒有考慮到特征子集之間的冗余性，也沒有考慮到新加入的特征對于整個特征子集的影響。

針對上述的缺點，本文在MIFS算法的基礎(chǔ)上增加了特征子集內(nèi)部的互相關(guān)性度量用于排除冗余特征，也就是對原始特征集中的每個特征，先判斷它和類標簽之間的互信息，如果低于某個閾值，則舍棄該特征，如果高于閾值，則加入候選特征集中。該步驟用于排除與分類無關(guān)的特征。對于候選特征集中的每個特征子集，計算平均互信息值，選出平均互信息最低的特征子集并輸出。

彈性蛋白酶（Elastase）是從胰腺中分泌的一種酶。彈性蛋白酶為白色或類白色結(jié)晶性粉末，有吸濕性，等電點9.5±0.5，適用的pH范圍為8.6～9.2，易溶于水和稀鹽酸溶液，在pH 4～10.5的范圍內(nèi)，溶解度可達50 mg/mL。彈性蛋白酶可從雞的胰腺中提取。

按照改進的MIFS算法原則，定義的評價函數(shù)為

經(jīng)過特征選擇之后，最終確定的特征子集維度為6，分別為：信號自相關(guān)序列的有效值、峰值因子、頻譜面積、信號的主頻率、第5個頻譜峰值、節(jié)點3.1重組信號的能量。表4給出了特征選擇之后特征子集之間的互信息量。

表4 特征子集的互信息量

由表4可見，特征子集之間的互信息量值較低，說明上述的特征選擇算法可以從大量的特征中選擇出相關(guān)性最小的特征子集。該算法可以在保證分類性能的基礎(chǔ)上盡可能地降低算法復(fù)雜度，減少了冗余，保證算法的實時性。

3.4 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過各層節(jié)點之間的權(quán)值將輸入和輸出聯(lián)系起來，從而實現(xiàn)特征和標簽的非線性映射。本文采用了3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖10所示。

圖10 3層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

對應(yīng)于提取的特征空間，設(shè)置輸入層節(jié)點的個數(shù)為6。樣本幀的識別結(jié)果為有缺陷和無缺陷兩類，因此BP網(wǎng)絡(luò)的輸出層有1個節(jié)點，設(shè)定輸出1為有缺陷幀，輸出0為無缺陷幀。根據(jù)式(12)以及大量實驗，最終選取隱含層節(jié)點的個數(shù)為13。

3.5 評價指標

表5 實驗結(jié)果評價參數(shù)

本文采用表5中的指標來對實驗結(jié)果進行評價，包括：精確率()、召回率()以及F-值。精確率、召回率和值的計算公式如下：

精確率表現(xiàn)了正確檢測出的缺陷瓶占所有檢測為缺陷瓶的比例，也就是查準率。召回率表現(xiàn)為正確檢測出的缺陷瓶占所有缺陷瓶的比例，也就是查全率。值綜合考慮了精確率和召回率，是一個分類模型中常用的評價指標。

4 實驗結(jié)果

為了驗證檢測方法的有效性，設(shè)計并進行了實驗。通過敲擊裝置和聲音采集裝置對大量的玻璃瓶樣本進行了敲擊信號的獲取，經(jīng)過預(yù)處理之后得到有缺陷和無缺陷的敲擊信號各1 000個。選取其中的60%作為訓(xùn)練集，20%作為測試集，另外20%作為驗證集，通過交叉驗證的方式來避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過擬合。對每幀信號提取前文所述的6個特征值，經(jīng)過歸一化后輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。根據(jù)實際需求，設(shè)定BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率為0.1，停止條件為驗證集的出錯的樣本數(shù)達到6個或者平方誤差的變化率小于給定值。在BP算法的基礎(chǔ)上，采用Levenberg-Marquardt算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，以提高BP網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和網(wǎng)絡(luò)精度[11]。圖11為BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練曲線。從圖11中可以看到，經(jīng)過訓(xùn)練后，誤差達到了系統(tǒng)應(yīng)用的要求。

圖11 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試集數(shù)據(jù)(包含100個無缺陷樣本和100個有缺陷樣本)進行測試，實驗結(jié)果如表6所示。

從表6中可以看到，對于測試集，信號幀檢測的平均精確率為84.86%，召回率為85.78%，值為85.78%。而對于整個敲擊信號檢測的平均精確率為99.93%左右，召回率為90.66%，綜合指標值可以達到95.08%。

表6 檢測系統(tǒng)實驗結(jié)果

為了驗證本文提出的聲學(xué)檢測系統(tǒng)的有效性，在實際生產(chǎn)環(huán)境中進行了測試。圖12是檢測裝置的機械概念圖，圖13是具體的系統(tǒng)實物圖。圖13(a)為計瓶器、圖13(b)為敲擊裝置和拾音器、圖13(c)為剔除裝置、圖13(d)是顯示設(shè)備。

圖12 檢測裝置機械概念圖

圖13 檢測系統(tǒng)的組件實物圖

檢測裝置投入使用后，運行穩(wěn)定、效果良好，能夠?qū)崟r檢測出傳送帶上的有缺陷的瓶子，解決了之前人工檢測法所帶來的耗時、受人為因素影響較大的缺點，大大提高了生產(chǎn)效率。

5 結(jié)論

本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)缺陷檢測方法。首先對敲擊信號提取特征，包括時頻域和小波域特征。然后基于特征之間的平均互信息量最小的標準對特征矩陣進行特征選擇，選出相互之間相關(guān)性最小的特征子集作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射對缺陷樣本進行自動識別。經(jīng)實驗驗證，該方法的平均精確率可達99.91%，能夠準確地區(qū)分缺陷樣本和無缺陷樣本。但是對于沙眼等未影響整體結(jié)構(gòu)的缺陷，該方法的檢測能力有限，這也是系統(tǒng)平均召回率相對較低的原因。如何選取具有更好代表性的聲學(xué)特征，使得算法對于該類缺陷也具有較高的召回率，這一問題仍然需要在未來的工作中進一步研究。

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Acoustic detection method of glass defects based on neural network

ZHANG Tao, GAO Xin-yi, TANG Wei, DING Bi-yun

(Schools of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China)

This paper describes the acoustic method to detect the defects of glass products. Firstly, the percussion signals of glass samples with different types of defects are collected. After the Fourier transform and the wavelet package transform, the signals are represented in different transform domains. The defects are expressed as statistical and physical features extracted from these domains. Secondly, a feature selection algorithm based on mutual information is used to reduce the number of dimensions of the feature space. The reduced feature subset is used as the input of BP neural network to realize the automatic detection of glass defects. The experimental results show that the proposed defect detection algorithm can identify defects well, and the F-measure is stable at about 95% in existing experimental samples.

defect detection; Back Propagation(BP) neural network; feature extraction; acoustic feature; feature selection

O492

A

1000-3630(2018)-04-0488-08

10.16300/j.cnki.1000-3630.2018.05.014

2017-08-22;

2017-10-18

國家自然科學(xué)基金(61179045)、華為高校合作基金(2016120024000202)資助項目

張濤(1975－), 男, 河南西峽人, 博士, 副教授, 研究方向為數(shù)字音頻處理、多媒體技術(shù)、信息隱藏與數(shù)字水印。

高新意,E-mail: xinyigao11@163.com