金文倩　朱媛媛　王笑梅

摘? 要： 提出一種以U-Net為基礎，依據(jù)零件缺陷的特點對網絡進行一系列改進的模型，以提升網絡對零件缺陷的分割精度.首先在U-Net結構中的編碼階段，使用改進的殘差網絡Res2Net提高該階段的特征提取能力;然后在網絡編碼器與解碼器的中間部位增加空洞卷積，在不改變特征圖尺寸的情況下增加感受野，降低誤檢率與漏檢率;最后在U-Net的輸出階段與Mini U-Net進行結合，對原本的輸出結果進行二次補丁，提高對微小缺陷的檢測精度.實驗結果表明，對MVTec數(shù)據(jù)集進行分割的F1-Score分數(shù)達到87.21%，時間為0.017 s，達到了良好的檢測效果.

關鍵詞： 圖像分割; 缺陷檢測; U-Net; Res2Net; 空洞卷積

中圖分類號： TP 391??? 文獻標志碼： A??? 文章編號： 1000-5137（2022）02-0129-06

Part defect segmentation and annotation based on improved U-Net

JIN Wenqian， ZHU Yuanyuan^*， WANG Xiaomei

（College of Information， Mechanical and Electrical Engineering， Shanghai Normal University， Shanghai 201418， China）

Abstract：A model based on U-Net network and a series of improvements to it according to the characteristics of part defects were proposed to improve the segmentation accuracy of part defects. Firstly， the improved residual network Res2Net was used in the coding stage of U-Net network structure to improve the feature extraction ability during this stage. Secondly， the hole convolution was added in the middle of the network encoder and decoder， and the receptive field was increased without changing the size of the characteristic image， so as to reduce the false detection rate and omission detection rate. Finally， in the output stage of U-Net， Mini U-Net was combined with to patch the original output results， so as to improve the detection accuracy of small defects. The experimental results showed that the F1-Score of MVtec dataset segmentation reached 87.21% and the time was 0.017 s， with which outstanding detection effect could be achieved.

Key words：image segmentation; defect detection; U-Net; Res2Net; void convolution

0? 引言

將深度學習和缺陷檢測問題相結合是當下十分熱門的研究領域.CHEN等^[1]結合single shot multibox detector（SSD）網絡及you only look once（YOLO）算法構建了一個由粗到細的級聯(lián)檢測網絡，對高鐵線路緊固件進行缺陷檢測;CHA等^[2]通過faster region convolutional neural networks（FasterRCNN）檢測混凝土裂縫，中、高兩級鋼腐蝕，螺栓腐蝕和鋼筋分層5種損傷類型;YU等^[3]提出一種基于YOLOv4的空心杯電樞表面空洞缺陷檢測的方法，解決空心杯電樞表面微小缺陷檢測過程中檢測精度低、速度慢以及不能實時檢測等問題.上述檢測算法對于缺陷僅能進行籠統(tǒng)的方框標注，無法精確到圖像的具體像素.本文作者將圖像分割應用到目標缺陷檢測領域，將圖像中的像素分割出來，對應到不同類別中.首先在U-Net結構的^[4]編碼階段使用改進的殘差網絡Res2Net^[5]提高特征提取能力，使用更細粒度進行特征提取.在網絡編碼器與解碼器的中間部位增加空洞卷積^[6]，通過改變擴張率來擴大感受野，在不改變特征圖尺寸的情況下獲取不同尺度的特征信息，可以避免下采樣所造成的細節(jié)信息丟失等問題，降低誤檢率與漏檢率.最后在U-Net的輸出階段，將之與Mini U-Net^[7]進行結合，對原本的輸出結果進行二次補丁，提高對微小缺陷的檢測精度.98883410-D20E-490F-9F06-C3584C2EAFBE

1? 改進的U-Net模型

1.1模型結構

對U-Net模型編碼器-解碼器的基本結構進行改進（圖1）.

在模型的編碼器階段，將原先的普通卷積結構替換為Res2Net模型^[8]，使用更細的粒度獲取多尺度特征，擴大圖像感受野，增加圖像分割的精度.

編碼器與解碼器之間連接空洞卷積結構，進一步擴大感受野，獲得不同尺度的特征圖像.如圖1所示，先串聯(lián)空洞率分別為1，2，4的3個空洞卷積，每層的感受野分別為3，7，15^[9].U-Net的編碼器部分有4個下采樣層，在最后一個特征圖上融合了第一個特征圖上的特征信息，并以此覆蓋第一個特征圖上的特征信息.

Mini U-Net是由U-Net的中間部分組成的.最后將U-Net的輸出部分連接一個Mini U-Net對U-Net的輸出結果作二次補丁，避免零件因存在微小缺陷而導致的模糊和細節(jié)丟失等情況.

1.2Res2Net

Res2Net結構圖如圖2所示.

由此可以得到不同數(shù)量以及不同感受野大小的輸出，再經過一個1×1的卷積，將輸出進行融合.這種先拆分再融合的策略能夠提高特征處理的效率.

1.3空洞卷積

增加網絡特征點的感受野就意味著要增加接觸到的圖像范圍，這樣能獲得更多語義層次及更好的特征，感受野越大，包含的特征更加趨于全局;反之，包含的特征會趨于局部.由Visual Geometry Group（VGG）網絡可知，1個7×7卷積層的正則化等效于3個3×3卷積層的疊加，通過多個小的卷積層的疊加不僅可以大幅度地減少運算參數(shù)，還能具備同樣的正則化效果，減少了過擬合的可能性，更好地緩解了U-Net在縮小放大過程所產生的特征圖細節(jié)丟失和精度下降的問題.

2? 實驗與分析

2.1消融實驗

為了驗證本研究方法的有效性，設計了消融實驗檢驗Res2Net、空洞卷積和MiniU-Net分別對零件圖像分割標注的影響效果，如表1所示.

由表1可知：原始的U-Net模型在零件數(shù)據(jù)集上進行分割標注實驗的分割效果尚佳，但準確率較低;將原先的卷積結構改進為Res2Net之后，各項性能都有了一定程度的提升，但是召回率的提升幅度較小;在此基礎上繼續(xù)增加空洞卷積提高感受野，模型的性能得到進一步的提高;再加入MiniU-Net進行第二次補丁訓練，3個指標都有明顯的提升.從原始U-Net模型到最終的模型，每增加一個改進模塊，模型的性能都有不同程度的提升，體現(xiàn)了模型改進的有效性.

2.2基于MVTec螺絲數(shù)據(jù)集異常區(qū)域分割

圖4為使用改進的U-Net模型對MVTec螺絲數(shù)據(jù)集^[10]進行異常區(qū)域分割的結果.數(shù)據(jù)集共有mainpulated_front螺絲前端、scratch_head頂部劃痕、scratch_neck頸部劃痕、thread_side螺紋側面4個部位的缺陷.圖4展示了數(shù)據(jù)集中的ground_truth標簽圖，可以看出改進的U-Net模型可以將數(shù)據(jù)集中的異常區(qū)域分割出來，準確率較高，對于thread_side螺紋側面缺陷存在一定的漏檢現(xiàn)象.

表2為對螺絲數(shù)據(jù)集的檢測結果.從表2中可以看出，本研究的模型對于各缺陷檢測的平均精度均值（mAP）均在80%以上，有良好的分割效果.其中，對于scratch_head頂部劃痕的分割效果最好，達到91.19%，對于thread_side螺紋側面的分割效果最差.

3? 結論

通過在U-Net的編碼器階段添加改進的ResNet結構，增加檢測粒度;在編碼器與解碼器中間部位連接空洞卷積，在不改變特征圖尺寸大小的情況下，增加模型感受野;在U-Net解碼器的輸出部分連接MiniU-Net，對網絡進行二次補丁，提高微小缺陷的檢測精度.實驗結果表明，改進后的U-Net具有良好的檢測效果，檢測速度較快，檢測精度較高.

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（責任編輯：包震宇，顧浩然）98883410-D20E-490F-9F06-C3584C2EAFBE