[发明专利]一种轴承表面形变及文字混合缺陷图像检测方法

权利要求书

1.一种轴承表面形变及文字混合缺陷图像检测方法，其特征在于：

步骤1：构建文本检测模型和缺陷分割模型，利用已有的图像数据构建轴承图像数据集、文本标签数据集和缺陷标签数据集进行对文本检测模型和缺陷分割模型训练，获得两个训练后的文本检测模型和缺陷分割模型；

步骤2：搭建硬件平台，利用搭建好的硬件平台，工业摄像头拍摄待测轴承的表面，得到轴承表面图片，再针对轴承表面图片进行预处理得到轴承防尘盖图片；

步骤3：将步骤2中的图片分别输入步骤1中的文本检测模型和缺陷分割模型中，根据文本检测模型和缺陷分割模型进行融合处理：将轴承防尘盖图片同时输入到缺陷分割模型和文本检测模型中，缺陷分割模型输出缺陷的位置，文本检测模型输出文字区域，在经过文本检测模型处理后，对输出的文字区域进行文字识别输出文本字符；将两个模型的输出结果融合，若存在缺陷，融合后的结果中标明了具体的文字位置、文本字符和缺陷位置标记；若不存在缺陷，则缺陷分割模型输出为无，融合后的结果仅有具体的文字位置和文本字符。

2.根据权利要求1所述的一种轴承表面形变及文字混合缺陷图像检测方法，其特征在于：所述步骤1中，以轴承图像数据集作为文本检测模型和缺陷分割模型的数据输入，以文本标签数据集和缺陷标签数据集分别作为文本检测模型、缺陷分割模型的数据输出，分别对文本检测模型、缺陷分割模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的一种轴承表面形变及文字混合缺陷图像检测方法，其特征在于：所述步骤1中，所述文本检测模型包括四个前置卷积层、三个卷积采样模块和三个后置卷积层；卷积采样模块主要由上采样层、合并层和连续两个卷积层依次连接构成；合并层是进行特征图的连接操作；轴承防尘盖图片经连续四个前置卷积层后输入到三个卷积采样模块中，第一个前置卷积层的输出同时输入到第三个卷积采样模块的合并层，第二个前置卷积层的输出同时输入到第二个卷积采样模块的合并层，第三个前置卷积层的输出同时输入到第一个卷积采样模块的合并层，第三个卷积采样模块的输出经第一个后置卷积层后分别输入到第二个后置卷积层、第三个后置卷积层中，第二个后置卷积层和第三个后置卷积层融合后输出最终的文字区域识别结果；

所述的缺陷分割模型是在文本检测模型的基础上对局部部分进行了调整和改变，具体为：采用模型均采用长宽相等的卷积核，处理采取全图片像素级别的分类，删除了文本检测模型末尾用于输出类别和位置的最后两个卷积层。

4.根据权利要求3所述的一种轴承表面形变及文字混合缺陷图像检测方法，其特征在于：所述步骤1中，文本检测模型采用长宽不等的卷积核的全卷积网络，将每一卷积层的卷积核的宽设置为高的两倍以上，且每一卷积层的输入和输出的特征图尺寸大小关系设置为：

其中，w₁表示卷积层输出特征图的宽度，w₀表示卷积层输入特征图的宽度，K_w为卷积核的宽，stride表示卷积核移动的步长值，P_w表示图像左右边界分别增加的像素个数；各个卷积层设置同比例关系的长宽不等的卷积核。

5.根据权利要求1所述的一种轴承表面形变及文字混合缺陷图像检测方法，其特征在于：所述步骤1中，缺陷分割模型采用全卷积网络。

6.根据权利要求1所述的一种轴承表面形变及文字混合缺陷图像检测方法，其特征在于：所述步骤2中，采用同心圆点检测从轴承表面图片中分离获得文字所在的圆环区域，然后对圆环区域进行极坐标变换，将轴承表面图片预处理为轴承防尘盖图片。