电子学报 ›› 2023, Vol. 51 ›› Issue (1): 172-179.DOI: 10.12263/DZXB.20220644

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多线激光光条图像缺陷分割模型研究

郭晓轩1, 冯其波1,3, 冀振燕2, 郑发家1, 杨燕燕2   

  1. 1.北京交通大学物理科学与工程学院,北京 100044
    2.北京交通大学软件学院,北京 100044
    3.东莞市诺丽科技股份有限公司,广东 东莞 523050
  • 收稿日期:2022-06-02 修回日期:2022-08-10 出版日期:2023-01-25
    • 作者简介:
    • 郭晓轩 男,1996年4月出生,山东人.北京交通大学物理科学与工程学院博士研究生.主要研究方向为机器视觉和计算机视觉.E-mail: 20118037@bjtu.edu.cn
      冯其波(通讯作者) 男,1962年5月出生,广东人.博士.北京交通大学物理科学与工程学院教授,博士生导师.研究方向为光学测量、铁路安全测量技术、仪器仪表、机器视觉等.
      冀振燕 女,1972年4月出生,河南人.博士.北京交通大学软件学院副教授,博士生导师.主要研究方向为计算机视觉、多源异构数据融合等.E-mail: zhyji@bjtu.edu.cn
      郑发家 男,1991年2月出生,安徽人.2021年于北京交通大学获得博士学位,现为北京交通大学讲师.主要研究方向为数控机床几何误差测量、轮对踏面几何参数在线测量、机器视觉.E-mail: zhfajia@bjtu.edu.cn
      杨燕燕 女,1986年3月出生,河南人.北京交通大学讲师.主要研究方向为机器学习、不确定性人工智能.E-mail: yangyy@bjtu.edu.cn
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金重点项目(51935002,52175493);National Natural Science Foundation of China(51935002,52175493)

Research on Segmentation Model of Multi-Line Laser Strip Image’s Defects

GUO Xiao-xuan1, FENG Qi-bo1,3, JI Zhen-yan2, ZHENG Fa-jia1, YANG Yan-yan2   

  1. 1.School of Physical Science and Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
    2.School of Software, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
    3.Dongguan Nannar Technology Co. , Ltd. , Dongguan, Guangdong 523050, China
  • Received:2022-06-02 Revised:2022-08-10 Online:2023-01-25 Published:2023-02-23

摘要:

受环境干扰以及反射光影响,室外采集的多线激光光条图像含有光斑和断裂缺陷.为了准确地分割图像缺陷,本文提出了一个轻量的UT(U-shape Target,U代表U型编解码网络结构,T代表靶形视野)分割模型,模型由3×3卷积和靶形卷积堆叠而成.靶形卷积是针对激光光条图像特点提出的多视野卷积模块,模块中四个卷积分支构成靶形卷积视野,能够提取激光光条图像几何结构特征、局部细节特征以及环绕纹理特征.实验表明,UT模型在多线激光光条图像上的缺陷分割精度高于主流分割模型,而且实现了分割精度和参数量的平衡.

关键词: 缺陷分割, 激光图像, 深度学习, 轻量级分割模型, 多视野卷积

Abstract:

Influenced by environmental interference and reflected light, multi-line laser strip images collected outdoors contain the defects of flares and fractures. In order to segment the defects accurately, this paper proposes light-weight UT (U-shape Target, U represents a U-shaped encoder-decoder network architecture, and T represents a target-shaped receptive field) segmentation model, which stacks 3 × 3 convolutions and target convolutions. Considering the characteristics of laser strip images, we propose the target convolution, a multiple-receptive-field convolution module. Four convolution branches in this module form a target-shaped convolution receptive field, which can extract the geometric structure features, the local detail features and the surrounding texture features from the laser strip images. Experiments show that the UT model has higher defect segmentation accuracy than mainstream segmentation models, and can achieve the balance between the segmentation accuracy and the number of parameters.

Key words: defect segmentation, laser images, deep learning, light-weight segmentation model, multiple-receptive-field convolution

中图分类号: