張培　包釗華　楊榮建

摘 要： 針對(duì)玻璃幕墻出現(xiàn)缺陷難以發(fā)現(xiàn)并處理的問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了集缺陷識(shí)別與清洗一體的機(jī)器人，通過(guò)圖像識(shí)別獲取缺陷種類(lèi)并完成清洗。針對(duì)已有算法分類(lèi)準(zhǔn)確性不足的問(wèn)題，引入L1-L2范數(shù)及判別準(zhǔn)則用以提升算法的分類(lèi)效果，并在所設(shè)計(jì)的機(jī)器人平臺(tái)上完成實(shí)驗(yàn)，最終實(shí)驗(yàn)表明優(yōu)化后的算法在識(shí)別劃痕方面平均提升為2%，總體識(shí)別準(zhǔn)確率提升1%。優(yōu)化后機(jī)器人能完成幕墻的日常維護(hù)及危險(xiǎn)報(bào)警工作。

關(guān)鍵詞： 玻璃幕墻; 機(jī)器人; 缺陷識(shí)別; 圖像分類(lèi)

文章編號(hào)： 2095-2163（2021）07-0134-04中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Optimization of defect recognition

algorithm based on curtain wall inspection and cleaning robot

ZHANG Pei， BAO Zhaohua， YANG Rongjian

（School of Mechanical and Automotive Engineering， Shanghai University of Engineering Science， Shanghai 201620， China）

【Abstract】Aiming at the problem that it is difficult to find and remove the defects of glass curtain wall， a robot integrating defect recognition and cleaning is designed in this paper. Through image recognition， the types of defects can be obtained， and the cleaning or recording and alarm can be completed. Aiming at the problem that the classification accuracy of the existing algorithms is insufficient， L1-L2 norm and discriminant criteria are introduced to improve the classification effect of the algorithm and the experiment is completed on the designed robot platform. The results show that the optimized algorithm can improve the recognition of scratches and cracks by up to 2%， and the overall recognition accuracy increases by 1%. After optimization， the robot can complete the daily maintenance and danger alarm of the curtain wall.

【Key words】glass curtain wall; robot; defect recognition; image classification

0 引 言

隨著城市的不斷建設(shè)，采光性能、防潮性能優(yōu)異、有良好視覺(jué)體驗(yàn)的玻璃幕墻被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)建筑，特別是高層建筑，大多都采用玻璃幕墻[1-3]。但幕墻的維護(hù)具有較高的難度，首先為了維護(hù)其外觀需要定期進(jìn)行清洗，而當(dāng)前幕墻僅能通過(guò)人工進(jìn)行清洗，尚未出現(xiàn)能實(shí)際應(yīng)用的清洗設(shè)備[4-5]。其次，玻璃相較于其他建筑材料更脆，發(fā)生玻璃破損對(duì)周?chē)藛T將會(huì)造成起極大的傷害，而對(duì)已投入使用的玻璃幕墻進(jìn)行缺陷的檢測(cè)同樣難度大且效率低[6]。既有的算法如SVM、小波算法等在缺陷分類(lèi)效果方面都存在準(zhǔn)確度不足的問(wèn)題[7-8]。故本研究建立集幕墻缺陷識(shí)別與清洗一體的機(jī)器人，改進(jìn)了圖像識(shí)別算法，通過(guò)改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的識(shí)別。

1 檢測(cè)機(jī)器人設(shè)計(jì)

機(jī)器人本體如圖1所示，清洗刷位于平臺(tái)中部，用于污漬清洗;檢測(cè)設(shè)備位于平臺(tái)下部，進(jìn)行幕墻缺陷檢測(cè);四周為涵道風(fēng)扇，提供清洗壓力，此外有輔助提升機(jī)構(gòu)，通過(guò)提升機(jī)構(gòu)控制機(jī)器人位置。為了適用不同外觀的幕墻，依據(jù)機(jī)器人姿態(tài)對(duì)其力學(xué)條件進(jìn)行分析如圖2所示。設(shè)風(fēng)扇推力為T(mén)，機(jī)器人總重為G;清洗壓力為N，傾角為θ，且存在一外部拉力F使機(jī)器人實(shí)現(xiàn)高度方向穩(wěn)定，則當(dāng)幕墻垂直于墻面向內(nèi)時(shí)推力需滿足條件：

故能適應(yīng)的最大傾角為：

相對(duì)地，則當(dāng)幕墻垂直于墻面向內(nèi)時(shí)推力需滿足條件：

故能適應(yīng)的最大傾角為：

樓頂提升機(jī)構(gòu)通過(guò)多點(diǎn)定位，在四周各設(shè)置一牽引機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人精準(zhǔn)定位。故只要提供足夠大的風(fēng)扇推力，幕墻清洗機(jī)器人即可實(shí)現(xiàn)傾斜建筑的識(shí)別與清洗，并且普通建筑傾角有限，該機(jī)器人能夠滿足絕大多數(shù)建筑的使用要求。

2 改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2.1 自編碼器改進(jìn)

為了提高編碼器的存儲(chǔ)及計(jì)算性能，引入稀疏自編碼器SAE。在預(yù)訓(xùn)練中首先對(duì)圖片進(jìn)行編碼，將每個(gè)小區(qū)域的圖像信息通過(guò)輸入層編碼進(jìn)入隱藏層，其次再將隱藏層中的編碼數(shù)據(jù)逐個(gè)解碼，實(shí)現(xiàn)小區(qū)域圖像的重構(gòu)、提取出所需的特征，輸出為：

則隱藏層結(jié)點(diǎn)輸出的平均值為：

隱藏層中的大部分結(jié)點(diǎn)為非響應(yīng)狀態(tài)，輸出的概率均相等且相互獨(dú)立，通過(guò)此特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)各結(jié)點(diǎn)輸出值的平均值趨于零。設(shè)隱藏層輸出的概率為ρ=0.05，第i個(gè)結(jié)點(diǎn)輸出的平均值為X（i），i=1，2，…，v，則通過(guò)KL距離構(gòu)建條件有稀疏正則項(xiàng)[9]：

通過(guò)求取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小值得到最優(yōu)解，其優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

當(dāng)隱藏層特征的維數(shù)與輸入層維數(shù)間關(guān)系可忽略時(shí)使用該方式能夠有較好的效果，若輸入層結(jié)點(diǎn)少而隱藏層結(jié)點(diǎn)多時(shí)，自編碼器就不能完成特征的學(xué)習(xí)，此時(shí)通過(guò)范數(shù)L1正則項(xiàng)構(gòu)建約束條件，其約束項(xiàng)為[10-11]：

則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

在稀疏自編碼器的不同階段引入適合的稀疏條件。

2.2 改進(jìn)字典學(xué)習(xí)算法

2.2.1 KSVD算法

KSVD算法為改進(jìn)的KMEANS算法，傳統(tǒng)的字典學(xué)習(xí)算法是無(wú)監(jiān)督的算法，其計(jì)算流程如圖3所示。其中，每個(gè)信號(hào)量只能通過(guò)單原子表達(dá)，通過(guò)樣本聚類(lèi)得到的訓(xùn)練后的詞典確定性較差，而KSVD算法則通過(guò)原子間的線性組合來(lái)表示，算法流程詳見(jiàn)圖3，通過(guò)奇異值分解（SVD）更新一個(gè)原子并針對(duì)當(dāng)前詞典進(jìn)行稀疏編碼更新該原子的稀疏編碼向量，經(jīng)過(guò)K次迭代優(yōu)化每一原子完成算法優(yōu)化，優(yōu)化后的原子能對(duì)信號(hào)進(jìn)行更好的擬合，實(shí)現(xiàn)了詞典準(zhǔn)確性的提高。設(shè)Y為輸入樣本，且樣本均無(wú)標(biāo)記，D為尚未訓(xùn)練的過(guò)完備冗余稀疏字典，X為樣本通過(guò)字典進(jìn)行表達(dá)時(shí)的稀疏系數(shù)，則優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為：

式（11）的計(jì)算通常借助正交匹配跟蹤算法求解，從大到小依次找到對(duì)目標(biāo)函數(shù)產(chǎn)生貢獻(xiàn)的原子，最后貢獻(xiàn)最小的原子即為所求目標(biāo)。

在迭代更新的過(guò)程中，由于數(shù)據(jù)均通過(guò)原子線性表示，不可避免地存在一定誤差，為了減小數(shù)據(jù)的誤差，將目標(biāo)依據(jù)不同列進(jìn)行依次更新迭代，其優(yōu)化函數(shù)為：

通過(guò)引入Ek降低Dk的擬合誤差，T為所設(shè)閾值，表示X中非零元素最大存在個(gè)數(shù)，保證過(guò)程的稀疏性。

2.2.2 改進(jìn)KSVD算法

KSVD算法雖然在控制誤差和稀疏性上效果相對(duì)較好，卻并未在特征分類(lèi)上實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，針對(duì)幕墻的缺陷，不僅需要發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，更需要對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，以便針對(duì)不同缺陷進(jìn)行下一步規(guī)劃。

為了保證在編碼過(guò)程中保留盡可能多的信息，引入L1-L2范數(shù)[12]：

L1-L2范數(shù)能夠在群集層面進(jìn)行稀疏，該范數(shù)解決了僅通過(guò)L1范數(shù)只能對(duì)基數(shù)層進(jìn)行稀疏，無(wú)法獲得足夠編碼信息的缺陷。故優(yōu)化函數(shù)為：

式（14）中，γ用以保證誤差與稀疏度間的平衡關(guān)系。

在此基礎(chǔ)上，通過(guò)增加判別準(zhǔn)則將特征進(jìn)行分類(lèi)，得到關(guān)于稀疏表示字典與判別能力字典的模型，判別模型為：

最終通過(guò)輸入信號(hào)X與判別能力字典W的乘積進(jìn)行類(lèi)型判定。

3 模型訓(xùn)練

玻璃幕墻存在的缺陷主要可分為劃痕或裂痕、內(nèi)部夾雜、疥瘤、氣泡、污點(diǎn)等，如圖4所示。幕墻清洗機(jī)器人識(shí)別的最關(guān)鍵目標(biāo)污點(diǎn)及存在的裂痕與劃痕，針對(duì)有污點(diǎn)的區(qū)域進(jìn)行清洗，針對(duì)劃痕及裂痕需要進(jìn)行報(bào)警提示，以便及時(shí)清除潛在的隱患，針對(duì)其余缺陷進(jìn)行記錄，依據(jù)對(duì)幕墻質(zhì)量的要求安排進(jìn)一步的處理方案。以1 000張幕墻圖片作為樣本進(jìn)行訓(xùn)練，其中每種缺陷有200張圖片，將圖片轉(zhuǎn)化為28×28的灰度圖。由于直接獲得的圖像存在較大的系統(tǒng)噪聲，為了增加背景與目標(biāo)間的對(duì)比度，降低產(chǎn)生誤差的概率，通過(guò)中值濾波及分段線性變換的方式對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理后的缺陷圖像如圖5所示。其中，缺陷與背景間的邊緣更分明，缺陷更為突出。

將處理過(guò)后的圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，C1、S2、C3、S4、C5、S6層分別設(shè)置為7×7、2×2、4×4、2×2、3×3、2×2。圖像首先被隨機(jī)分割，提取出局部圖像并進(jìn)行白化，再通過(guò)KL條件進(jìn)行稀疏自編碼后獲得權(quán)值W，s2層提取出的特征圖為t，將其再次輸入并處理，循環(huán)3次后通過(guò)有監(jiān)督訓(xùn)練獲得最優(yōu)解。整個(gè)過(guò)程中，第一層有12個(gè)濾波器，共分割30 000個(gè)子區(qū)域圖，得到的權(quán)值為49×12，即輸出層、隱藏層分別為49個(gè)、12個(gè)，同樣的第二次輸出層、隱藏層分別為24個(gè)、24個(gè)，由于隱藏層個(gè)數(shù)不大于輸入層個(gè)數(shù)，故通過(guò)L1范數(shù)條件實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)稀疏化，第三層輸出層、隱藏層分別為48個(gè)、48個(gè)，同樣經(jīng)過(guò)L1范數(shù)條件實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)稀疏化。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

檢測(cè)所用機(jī)器人平臺(tái)如圖6所示，每種缺陷的幕墻圖像拍攝100張。為了分析優(yōu)化后檢測(cè)機(jī)器人的缺陷識(shí)別能力，將優(yōu)化后的算法與未進(jìn)行優(yōu)化的其余算法進(jìn)行比較，通過(guò)對(duì)同一批的不同缺陷幕墻的檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示，圖7中縱軸為對(duì)各項(xiàng)缺陷正確識(shí)別的個(gè)數(shù)。由圖7可知，改進(jìn)后的算法有著明顯優(yōu)勢(shì)，每一類(lèi)缺陷都優(yōu)于改進(jìn)前的算法，其中對(duì)劃痕的識(shí)別效果最好、對(duì)氣泡及污點(diǎn)的識(shí)別效果次之。相較于算法邏輯最接近的KSVD算法，在5類(lèi)缺陷中對(duì)劃痕的識(shí)別效果的提升最大，準(zhǔn)確率提升了2%，對(duì)于各類(lèi)缺陷的平均準(zhǔn)確率提高了1%，算法優(yōu)化后的識(shí)別效果更好。

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)玻璃幕墻外表缺陷問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了集缺陷識(shí)別與清洗一體的機(jī)器人，在現(xiàn)有的KSVD圖像識(shí)別算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，引入L1-L2范數(shù)及判別準(zhǔn)則用以提升算法的分類(lèi)效果，并將此算法應(yīng)用于玻璃幕墻缺陷的檢測(cè)，通過(guò)所設(shè)計(jì)的機(jī)器人平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，優(yōu)化后的算法在識(shí)別劃痕及裂紋方面提升最大為2%，總體識(shí)別準(zhǔn)確率提升了1%，所設(shè)計(jì)的機(jī)器人能夠完成對(duì)玻璃幕墻的維護(hù)工作。

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作者簡(jiǎn)介： 張 培（1994- ），男，碩士研究生，主要研究方向：機(jī)器人機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)。

通訊作者： 張 培Email：1845923040@qq.com

收稿日期： 2020-12-25