摘 要:為了準(zhǔn)確、快速地對玻璃質(zhì)量進(jìn)行分類，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃缺陷識別方法。由于不變矩與灰度共生矩陣分別可以描述圖像的形狀與紋理，在分析了缺陷灰度圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，將圖像的紋理特征和不變矩特征融合，綜合提取出一個分類能力更強(qiáng)的特征向量，再使用一個擬牛頓改進(jìn)算法的三層前向BP網(wǎng)絡(luò)。作為分類器，對常見的玻璃缺陷進(jìn)行了識別。通過實(shí)驗(yàn)對比該方法和傳統(tǒng)的單一特征識別法，證明該方法不僅具有更高的識別率，并且實(shí)時性較好，為玻璃缺陷的自動識別提供了一種新的途徑。

關(guān)鍵詞:玻璃缺陷; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 不變矩; 灰度共生矩陣

中圖分類號:TP919.8 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1004-373X(2010)14-0045-04

Research of Recognition Technology for Glass Defect Based on BP Neural Network

WANG Su-zhe， WANG Zhao-ba， JIN Yong， CHEN You-xing

(National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology， North University of China， Taiyuan 030051， China)

Abstract: A method of recognizing glass defects based on BP neural network is put forward to classify the glass accurately and quickly. Because the invariant moment and gray-level co-occurrence matrix can describe the shape and texture of images respectively， a more classifiable characteristic vector is extracted comprehensively by fusing the two features of images on the basis of characteristic analysis of the images with defects， then a three-layer feed-forward propagation neural network based on BFGS algorithm is adopted as a classifier to realize the recognition and classification of the images with familiar glass defect. The experiment， in which this method was compared with the conventional way of single character recognition， demonstrates the superiority of higher recognition rate and better real-time performance， which offers a new approach to automatic recognition of glass defects.

Keywords: glass defect; BP neural network; invariant moment; gray-level co-occurrence matrix

0 引言

浮法玻璃生產(chǎn)工藝是世界上最先進(jìn)的玻璃制造工藝，但是在生產(chǎn)過程中，還是會不可避免地產(chǎn)生一些缺陷。常見的玻璃缺陷有以下幾種類型:氣泡、結(jié)石、劃痕、夾雜。這些缺陷嚴(yán)重影響了玻璃的外觀質(zhì)量，降低了玻璃的透光性能和機(jī)械強(qiáng)度。為了提高浮法玻璃質(zhì)量并方便劃分玻璃質(zhì)量的等級，必須對這些缺陷進(jìn)行分類。

目前，國外從20世紀(jì)80年代就開始研究計(jì)算機(jī)視覺檢測技術(shù)，雖然至今已自主研制出一些玻璃自動檢測設(shè)備，但是價格昂貴，且技術(shù)資料保密[1-2]。國內(nèi)也有類似設(shè)備和技術(shù)的研究，與國外相比，在檢測及識別速度、精度方面還存在著較大的差距[3-4]。因此，本文深入研究了玻璃檢測過程中的缺陷識別技術(shù)，旨在提高玻璃檢測系統(tǒng)的整體檢測水平。

本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出一種玻璃缺陷的分類、識別方法。該分類方法的基本思想是:以采集好的玻璃缺陷圖像作為研究對象，選取訓(xùn)練樣本，然后綜合提取出不變矩特征和紋理特征，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，最后用測試樣本對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以對常見的玻璃缺陷進(jìn)行比較精確的分類，精度較高，為玻璃生產(chǎn)線提供了可靠的數(shù)據(jù)。

1 特征提取

在對玻璃缺陷的圖像觀察中發(fā)現(xiàn)(如圖1所示)，不同類型的玻璃缺陷在幾何形狀上差異較大，而相同類型缺陷的幾何形狀比較類似，只是在位置和大小上不確定;并且某些缺陷，比如氣泡、結(jié)石，改變了玻璃的透射性能，會對光線會產(chǎn)生折射、反射等現(xiàn)象，導(dǎo)致缺陷邊緣產(chǎn)生了紋理圖案。根據(jù)這2種特點(diǎn)，結(jié)合不變矩和灰度共生矩陣的紋理特征共同進(jìn)行提取，利用這種方法提取出的特征可以全面地描述缺陷，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

圖1 4種典型的玻璃缺陷

1.1 基于不變矩的特征提取

不變矩特征是一種對旋轉(zhuǎn)和縮放變化的目標(biāo)有良好的不變性及抗干擾性的特征量。不變矩特征能夠描述目標(biāo)總體形狀，二維圖形的幾個關(guān)鍵特征均直接與矩有關(guān)，如圖像的大小、形心等。設(shè)一幅分辨率為p×q的 二維離散的玻璃缺陷圖像的灰度函數(shù)為f(x，y)，則其m+n階幾何矩和中心矩分別定義:

M mn=∑p x=1∑q y=1xmynf(x，y)

μ mn=∑ p x=1 ∑ q y=1 (x-x0)m(y-y0)nf(x，y)(1)

由式(1)可得，零階幾何矩 M 00為缺陷圖像的總亮度矩，1階幾何矩 M 10， M 01是圖像關(guān)于x軸和y軸的亮度矩，再由x0= M 10/ M 00，y0= M 01/ M 00計(jì)算出的x0，y0分別表示圖像關(guān)于x軸和y軸的灰度重心坐標(biāo)，由于中心矩僅具有平移不變性，為了得到具有比例不變性的矩，定義歸一化中心矩為:

I mn= μ mn/μr00 (2)

式中:r=(m+n)/2，m+n=2，3，…。歸一化后的中心矩 I mn具有平移及比例變換的不變性[5]。如果還想得到旋轉(zhuǎn)變換的不變性，可以利用標(biāo)準(zhǔn)化的2階和3階中心矩導(dǎo)出最終的7個不變矩，公式如下:

C 1=I20+I02，C 2=(I20-I02)2+4I²11，C 3=(I30-3I12)+(3I21+I03)2，C 4=(I30+I12)2+(I21+I03)2

C 5=(I30-3I12)(I30-I12)[(I30+I12)2-3(I21+I03)2]+(3I21-I03)(I21+I03)[3(I30+I12)2-(I21+I03)2]

C 6=(I20-I02)[(I30+I12)2-(I21+I03)2]+4I11(I30+I12)(I21+I03) (3)

C 7=(3I12-I30)(I30+I12)[(I30+I12)2-3(I21+I03)2]+(3I21-I03)(I21+I03)[3(I03+I12)2-(I12+I03)2]

這7個矩特征構(gòu)成的矩組對于平移、比例和旋轉(zhuǎn)變換都是不變的量，代表了玻璃缺陷圖像形狀的基本特征[6]。

1.2 基于灰度共生矩陣的紋理特征提取

圖像中的紋理特征是識別目標(biāo)的主要依據(jù)之一，而灰度共生矩陣是反應(yīng)圖像紋理灰度關(guān)于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息，描述了在角度θ的方向上相距δ的灰度級為h和k的2個像素同時出現(xiàn)的聯(lián)合概率分布[7-8]。文中使用的玻璃缺陷的圖像灰度級為256，直接計(jì)算共生矩陣運(yùn)算量會很大，所以本文在不影響紋理的前提下，首先將灰度級壓縮成為16個等級，因此灰度共生矩陣是一個16×16的方陣，為了減小由于像素點(diǎn)間距δ增大而增大造成的紋理信息丟失，取δ=1，同時選取0°，45°，90°，135°四個方向計(jì)算灰度共生矩陣。計(jì)算后的灰度共生矩陣數(shù)據(jù)量比較大，進(jìn)一步使用它的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行提取，最常用的統(tǒng)計(jì)量有:

(1) 反差或?qū)ΨQ對角線的慣性矩(CON):

CON=def∑h∑k(h-k)2mhk (4)

式中:mhk為在缺陷圖像中，兩個間距為1，灰度值分別為h和k的像素點(diǎn)對聯(lián)合出現(xiàn)的次數(shù)，即灰度共生距陣中的元素(下同)，對于粗紋理，h-k值較小，所以CON也較小，反之，對細(xì)紋理，CON值較大。

(2) 角二階矩或稱能量(ASM):

ASM =def∑h∑km2hk (5)

當(dāng) M (Δx，Δy)對角線上的元素值較大時，即對粗紋理，ASM值較大;反之，ASM值較小。

(3) 熵(ENT):

ENT=def-∑h∑kmkhlog mhk (6)

當(dāng)mhk的數(shù)值分布較均勻時，ENT值較大;當(dāng)mhk的數(shù)值分布不均勻時，ENT值較小。

(4) 相關(guān)(COR):

COR=def∑h∑khkmhk-μxμyσxσy (7)

式中:μx，μy，σx，σy分別是mh(huán)，mk的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，其中mh(huán)和mk可以由以下公式計(jì)算:

mh(huán)=∑k mhk，h=1，2，…，16

mk=∑h mhk，k=1，2，…，16(8)

相關(guān)特征COR描述 M (Δx，Δy)中行(或列)元素之間的相似程度，相關(guān)值的大小反應(yīng)了圖像中局部灰度的相關(guān)性[9]。

計(jì)算出以上4個統(tǒng)計(jì)量之后，分別取平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，總共8個紋理特征值。加上不變矩特征提取出的特征值，每幅圖像就提取出了15個特征值，它們可以共同作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。

2 玻璃缺陷分類器的設(shè)計(jì)

本文在BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)階段采用3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即輸入層、隱層、輸出層。由于每幅圖像可以提取出15個特征向量，因此輸入向量就是15維的，即輸入層神經(jīng)元個數(shù)是15。同時，為了使網(wǎng)絡(luò)誤差能夠收斂，對輸入向量進(jìn)行了歸一化處理，歸一化后的數(shù)據(jù)分布在[-1，1]區(qū)間上。

由于網(wǎng)絡(luò)只存在一個隱含層，那么隱層神經(jīng)元的數(shù)目可以根據(jù)Kolomogorov定理確定[10]，由定理可知，如果隱含層數(shù)為1，那么隱層神經(jīng)元個數(shù)為2n+1，n為神經(jīng)元輸入個數(shù)，在此網(wǎng)絡(luò)中，隱含層神經(jīng)元數(shù)為31。輸出層節(jié)點(diǎn)由圖像類別的數(shù)目確定，由于類別模式一共有5個，則最優(yōu)輸出層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)目為log2 5，取整后為3。根據(jù)缺陷樣本和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)分別選擇雙曲正切S型函數(shù)和線性函數(shù)，為了提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率，學(xué)習(xí)算法采用了BFGS擬牛頓算法[11]。

3 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及識別結(jié)果分析

選取5種類型的缺陷圖像，結(jié)石、氣泡、夾雜、劃痕，無缺陷，每種缺陷類型挑選出6~8幅特征比較明顯的圖像，總共36幅作為訓(xùn)練樣本集。再重新選取30幅玻璃缺陷圖像作為測試樣本集，以檢驗(yàn)BP網(wǎng)絡(luò)的識別效果。

在文中，沒有對玻璃缺陷圖像的訓(xùn)練樣本做任何處理，直接用特征提取進(jìn)行計(jì)算，再將所有特征向量輸入BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并設(shè)置均方誤差為0.001，經(jīng)過68步迭代調(diào)整后輸出的均方誤差為0.000 987 283，小于目標(biāo)誤差訓(xùn)練結(jié)束。

最后，將文中的識別算法在Intel Pentium(R)雙核 2.5 GHz，內(nèi)存1 GB的PC機(jī)上使用Matlab編程，對30幅測試樣本進(jìn)行了識別，以檢驗(yàn)分類器的性能。識別過程中，平均每幅像素為128×128的缺陷圖像的計(jì)算時間為90 ms，基本可以滿足玻璃缺陷在線監(jiān)測的要求。

在對比試驗(yàn)中，分別單獨(dú)使用不變矩和紋理特征法對測試樣本重新進(jìn)行了類型識別，訓(xùn)練樣本及測試樣本與上一實(shí)驗(yàn)相同，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方面，除了相應(yīng)改變輸入特征量的維數(shù)及隱層神經(jīng)元的個數(shù)，其他的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置均保持不變。在相同均方誤差精度條件下，矩特征和紋理特征的網(wǎng)絡(luò)迭代學(xué)習(xí)步數(shù)分別為473和224，相對于前一實(shí)驗(yàn)，算法的收斂速度明顯下降。識別完成后，30個測試樣本的特征值及識別對比結(jié)果見表1，由于篇幅限制，本文僅列出了部分特征值。

表1 測試樣本部分特征值及不同特征提取方法的識別結(jié)果

缺陷類型

不變矩特征值

C 1 C 2 C 3C 4

紋理特征值

慣性矩平均值能量平均值熵平均值 相關(guān)平均值

識別結(jié)果

不變矩+紋理不變矩紋理

1結(jié)石6.65121.78628.89927.32 0.320 431.779 50.162 830.610 2 結(jié)石結(jié)石結(jié)石

2結(jié)石6.553 222.42527.33425.404 0.221 312.247 90.414 630.184 88 結(jié)石結(jié)石結(jié)石

3結(jié)石6.78720.38429.07926.019 0.461 811.550 80.275 30.226 57 結(jié)石結(jié)石結(jié)石

4結(jié)石6.13512.72330.53728.489 0.243 972.038 50.188 110.418 57 結(jié)石結(jié)石結(jié)石

5結(jié)石6.12412.69231.24728.449 0.501 151.481 90.282 110.278 88 結(jié)石結(jié)石結(jié)石

6氣泡6.737 328.22832.09131.4 0.867 060.351 120.085 575.673 6 氣泡 劃痕 氣泡

7氣泡6.520 321.12528.01230.246 0.309 592.0850.2960.225 27 氣泡氣泡氣泡

8氣泡6.74325.79134.21432.933 0.500 730.967 780.155 292.826 1 氣泡劃痕氣泡

9氣泡6.738 127.05433.37632.471 0.820 730.458 020.088 245.602 2 氣泡氣泡氣泡

10氣泡6.214 812.87733.21633.315 0.721 20.641 730.057 494.714 3 氣泡氣泡氣泡

11氣泡6.218 712.88333.93934.976 0.871 240.349 860.071 576.976 7夾雜 氣泡 夾雜

12夾雜6.19512.84636.76932.892 0.774 720.711 940.161 970.899 15 夾雜夾雜 氣泡

13夾雜6.163 412.78633.56131.732 0.718 060.890 610.153 450.686 78 夾雜夾雜夾雜

14夾雜6.723 226.34531.55333.064 0.807 30.572 520.164 82.301 8 夾雜夾雜夾雜

15夾雜6.736 522.28829.32228.649 0.374 031.4140.270 211.070 6氣泡氣泡氣泡

16夾雜6.168 612.79433.39731.564 0.719 710.890 720.155 810.679 44 夾雜夾雜 結(jié)石

17夾雜6.214 312.87836.05234.219 0.829 50.512 890.148 912.545 5 夾雜夾雜夾雜

18夾雜6.18412.82434.53532.95 0.857 440.507 730.131 710.881 67 夾雜 劃痕 夾雜

19劃痕6.739 325.04331.80132.712 0.378 221.264 60.343 71.040 4 劃痕 無缺陷夾雜

20劃痕6.735 926.64133.08432.87 0.612 440.785 320.185 691.8179 劃痕劃痕劃痕

21劃痕6.737 725.40130.94830.484 0.359 171.3090.308 151.479 4 劃痕劃痕劃痕

22劃痕6.213 512.87336.20336.213 0.828 40.426 980.086 531.850 7 劃痕 氣泡 劃痕

23劃痕6.19812.8432.08932.221 0.649 540.989 560.290 121.147 8無缺陷無缺陷無缺陷

24劃痕6.210 812.86837.86537.583 0.739 310.650 930.141 043.142 劃痕劃痕劃痕

25無缺陷6.220 412.88734.64134.241 0.990 560.033 500.004 695.963 1 無缺陷無缺陷無缺陷

26無缺陷6.222 612.89235.64835.311 0.966 890.099 900.0157 212.278 無缺陷無缺陷無缺陷

27無缺陷6.220 212.88735.06134.938 0.978 910.067 250.010 348.497 4 無缺陷無缺陷無缺陷

28無缺陷6.223 512.89236.49436.6 0.968 050.098 560.015 1213.29 無缺陷無缺陷無缺陷

29無缺陷6.219 612.88536.18936.189 0.988 350.040 690.005 6520.9 無缺陷無缺陷無缺陷

30無缺陷6.222 5712.89735.83835.493 0.826 620.040 9160.073 175.820 3 無缺陷無缺陷無缺陷

識別正確率 90% 76.7 80%

從表1可知，對于結(jié)石和無缺陷這2種類型的圖片，3種方法都能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行識別，但是在剩余缺陷的圖片識別過程中，3種方法都出現(xiàn)了錯誤識別的情況，具體原因分析如下。

氣泡缺陷中殘留的是空氣，透射光在其邊緣發(fā)生折射，在中心發(fā)生反射。對應(yīng)到灰度圖像中，缺陷邊緣的灰度值較高，中心區(qū)域的灰度值較低。對于氣泡的識別，矩特征以及紋理特征都出現(xiàn)了誤判，這是由于個別氣泡十分細(xì)小，外形類似于劃痕，缺陷特征不明顯，因此單獨(dú)采用矩特征識別會很容易將氣泡判斷為劃痕;紋理特征識別氣泡的效果要比矩特征好一些，但是，由于受到光源照射的影響，使缺陷局部的紋理和夾雜比較相似，也可能會引起誤判。綜合2種特征提取方法后，識別率明顯提高。

夾雜是紋理特征識別最容易發(fā)生誤判的一類缺陷，發(fā)生誤判的原因最有可能是夾雜物形狀的不確定性所導(dǎo)致，透射光線對夾雜物及質(zhì)地不均勻的玻璃產(chǎn)生反射、折射，影響了特征值的變化，紋理特征識別對于夾雜類缺陷并不敏感。

劃痕是玻璃在某一位置連續(xù)或斷續(xù)出現(xiàn)的表面劃破傷痕，在灰度圖像上表現(xiàn)為低于背景的黑色直線或曲線，劃痕的深度有深有淺且灰度變化不均勻，因此對于不變矩特征識別，劃痕模糊的邊界增大了識別的難度;對于紋理特征，由于灰度變化的幅度較大，導(dǎo)致計(jì)算出的特征值可能會出現(xiàn)偏差，使BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差增大，最終影響了識別率。

4 結(jié) 語

文章通過提取缺陷圖像的不變矩以及紋理特征值，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的BP網(wǎng)絡(luò)分類器，對常見的玻璃缺陷進(jìn)行了分類。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果表明:由于融合后的特征量兼顧了玻璃缺陷圖像的形狀特征和紋理特征，能更全面反應(yīng)缺陷的本質(zhì)，因此基于不變矩和紋理特征的BP網(wǎng)絡(luò)識別率高于單獨(dú)使用不變矩和紋理特征，且迭代步數(shù) 較少，運(yùn)行效率高，訓(xùn)練速度快，提高了計(jì)算效率，是一種可行而有效的玻璃缺陷識別方法。

另外BP網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行訓(xùn)練時，由于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值為隨機(jī)數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂狀態(tài)產(chǎn)生了微小變化，使每次訓(xùn)練過程和識別結(jié)果略有不同，但這不影響其良好的識別效果。

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