【摘 要】
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随着机器视觉和人工智能技术的快速发展,在工业视觉检测领域,对深度学习方法的研究热度逐渐超过了传统图像处理方法。由于工业检测精度要求高,现在大部分使用深度学习完成工业视觉检测任务仍旧采用监督学习方法,这需要大量标注数据进行网络训练。目前,图像自动标注算法多为对自然图像的语义理解的研究,不适用于工业图像标注领域。工业图像的标注仍然采用人工标注的方法,不但标注时间长、成本高,而且标签存在人的主观噪声。本
【基金项目】
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国家数字化设计与制造创新中心“智能柔性制造研究中试平台”（201906C023）
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随着机器视觉和人工智能技术的快速发展,在工业视觉检测领域,对深度学习方法的研究热度逐渐超过了传统图像处理方法。由于工业检测精度要求高,现在大部分使用深度学习完成工业视觉检测任务仍旧采用监督学习方法,这需要大量标注数据进行网络训练。目前,图像自动标注算法多为对自然图像的语义理解的研究,不适用于工业图像标注领域。工业图像的标注仍然采用人工标注的方法,不但标注时间长、成本高,而且标签存在人的主观噪声。本文以深度学习方法为基础研究一种工业图像标注方法,实现对工业图像分割标注。主要研究内容为以下几点:首先,以换向器图像标注为例分析工业图像标注的要求及特点,重点分析了标注过程中存在的目标边缘模糊和缺陷标准不固定的问题。其次,针对目标边缘模糊的问题,引入粗糙集理论,将目标区域划分为确定性区域和不确定性区域,并对图像分割的不确定区域给出了定义。提出了工业图像不确定区域的分割方法。提出了Dropout-Unet多实例图像分割算法,能够对同一张图像产生多个不同的分割结果。异常区域的分割从单一分割实例变成多个分割输出。最后,通过交并运算,即可求取异常区域的确定区域与不确定区域。然后,针对缺陷标准不固定的问题,依据工业图像特点以及工业检测需求提出了一种不同于传统标签的异常区域的特征表达,输出图像目标区域底层特征量,适应于标准变动的工业检测应用场景。并根据标签数据内容设计了标签文件的数据结构及存取规则,为深度学习算法在工业图像标注上的应用提供了一种新模式。最后,对算法的适应性和标注效率进行实验验证,收集了三类不同工业图像数据样本进行测试,实验结果表明本文算法可以满足工业图像标注的需求。
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