基于卷积自编码器的医用玻璃瓶口缺陷检测方法

为解决缺陷检测中缺陷样本数量少、种类多、难以提供足够的数据来进行有监督深度学习模型训练的问题,本文利用工业生产中大量易获取没有缺陷的正样本数据,建立Encoder-Decoder结构的卷积自编码网络缺陷检测模型,将空间和通道注意力的卷积注意力模块嵌入编码器中增强网络特征提取能力.在编码阶段加入上下文信息模块,获得更大的感受野,减小计算量.同时,结合多尺度结构相似性MS-SSIM和L1损失来改善图像重构效果,使用峰值信噪比PSNR衡量重构误差并判别异常.实验结果表明,提出的医用玻璃瓶口缺陷检测方法能够准确检出缺陷数据和分割缺陷区域,精确度为99.45％、召回率为97.63％、漏检率为0.55％、误检率为2.93％.该方法能够准确检出玻璃瓶口缺陷,定位缺陷区域,同时图像重构耗时短,仅需10.37 ms左右,能够实现准确、高效的自动化产品质量检测.