錢雋

摘要：人工智能的發(fā)展日新月異，正推動著印刷行業(yè)質(zhì)量檢測技術(shù)的革新。在總結(jié)傳統(tǒng)檢測算法不足的基礎(chǔ)上將深度學(xué)習(xí)理論應(yīng)用到該檢測領(lǐng)域中，并在實(shí)際應(yīng)用中針對煙草小盒包裝印刷產(chǎn)品存在較高誤檢率的問題，將無監(jiān)督和二分類有效結(jié)合。首先通過無監(jiān)督模式進(jìn)行待檢產(chǎn)品與好品訓(xùn)練集的嚴(yán)格一致性界定，然后將異常包裝印刷產(chǎn)品根據(jù)其缺陷子圖進(jìn)行二分類劃分為誤檢品和缺陷品，并以二分類結(jié)果作為最終檢測結(jié)果，最終實(shí)現(xiàn)高檢出率、低誤檢率的目標(biāo)。針對煙草包裝印刷小盒產(chǎn)品進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn)，以GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，以小張包裝印刷品為檢測對象，以多種光學(xué)成像方式，驗(yàn)證上述無監(jiān)督模式結(jié)合二分類的深度學(xué)習(xí)策略具備良好檢測效果。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；深度學(xué)習(xí)；包裝印刷檢測；缺陷檢測

中圖分類號：TP18，TS8 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1400 （2020） 11-0035-05

Application Research of Artificial Intelligence Technology in Packaging and Printing （small sheet） Detection

QIAN Jun（Shanghai Tobacco Packaging and Printing Co.， LTD.， Shanghai 200137， China）

Abstract： The rapid development of artificial intelligence is driving the innovation of technology in the printing inspection industry. On the basis of summarizing the shortcomings of traditional detection algorithms， deep learning theory is applied to this detection field， and in practical applications， there is a high false detection rate for small sheet packaging and printing products. Unsupervised mode and two classifiers are effectively combined. Firstly， the strict consistency of the product to be detected and the good product training set is defined by unsupervised mode， and then the abnormal packaging and printing products are divided into two products according to their defect sub-pictures： misdetected products and defective products， and the results of the two classifiers are used as the final detection results. Eventually， achieve the purpose of high detection rate and low false detection rate. Multiple sets of experiments have been carried out on small sheet packaging and printing products， based on the GoogLeNet network model， using small sheets of printed products as the detection object， and using multiple optical imaging methods to verify the above unsupervised mode combination of two classifier of deep learning strategies has a good detection effect.

Keywords： artificial intelligence technology； deep learning； packaging and printing detection； defect detection

引言

隨著包裝印刷工藝技術(shù)的發(fā)展，包括各種新材料的開發(fā)應(yīng)用和疊加，促使了煙草包裝印刷品的外觀形象越來越豐富、精致和美觀。但包裝印刷生產(chǎn)過程中的各種不確定因素，極易導(dǎo)致產(chǎn)品表面出現(xiàn)缺陷和瑕疵。為避免帶有缺陷或瑕疵的產(chǎn)品投入煙廠使用，以機(jī)器視覺為主要依托技術(shù)的缺陷自動化檢測設(shè)備如雨后春筍般出現(xiàn)[1]。而近年來，我國包裝印刷品種類不斷豐富，同時質(zhì)量也得到了較大提高，傳統(tǒng)缺陷檢測方法靈活性及單一適用性的缺點(diǎn)也逐漸浮出水面[2]。

2017年，國務(wù)院頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將發(fā)展人工智能技術(shù)提升到國家戰(zhàn)略層面高度。人工智能屬于計算機(jī)科學(xué)范疇，使用計算機(jī)技術(shù)模擬人類思維及學(xué)習(xí)過程，并伴隨著知識的不斷儲備[3，4]。人工智能技術(shù)直接分析大量包裝印刷產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)，并直接通過數(shù)據(jù)本身驅(qū)動特征及表達(dá)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)缺陷產(chǎn)品的預(yù)測，因此人工智能技術(shù)能夠有效解決傳統(tǒng)包裝印刷品檢測方法存在的不足[5，6]。

1 人工智能與深度學(xué)習(xí)概述

1956年，人工智能正式誕生。人工智能的研究是一個模擬人類學(xué)習(xí)、思考、推理的思維過程，而隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，產(chǎn)生了許多分支，模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法是其中最為活躍的四大分支。

受到大腦結(jié)構(gòu)分層的啟發(fā)影響，人工智能相關(guān)研究人員發(fā)現(xiàn)模擬人類大腦神經(jīng)傳輸結(jié)構(gòu)的多層網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)表征能力[7]，非常適合做回歸或分類任務(wù)。深度學(xué)習(xí)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展而來，可以通過學(xué)習(xí)一種深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)逼近，表征輸入數(shù)據(jù)分布式表示，并展現(xiàn)出強(qiáng)大的從少數(shù)樣本中集中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及本質(zhì)特征的能力[8]，本文以GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型[9]為基礎(chǔ)，以小張包裝印刷缺陷檢測為應(yīng)用場景，采用多種光學(xué)成像方式，展示深度學(xué)習(xí)在包裝印刷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用效果。

2 缺陷檢測

目前深度學(xué)習(xí)在包裝印刷產(chǎn)品的檢測中，以具有深度結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最為廣泛，本文以GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，在無監(jiān)督的基礎(chǔ)上加入二分類二次判決，通過缺陷子圖的再分類進(jìn)一步提高深度學(xué)習(xí)缺陷檢測效果。

深度學(xué)習(xí)算法檢測印刷包裝產(chǎn)品，通過輸入大量的樣本圖像用于網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，并在機(jī)器上演繹出一個預(yù)判模型，在實(shí)際的生產(chǎn)檢測過程中，需結(jié)合這些預(yù)判模型設(shè)計一套檢測過程完成缺陷品的有效檢出，整體設(shè)計框圖如圖1所示，可分為訓(xùn)練和檢測兩大過程。

2.1訓(xùn)練過程

訓(xùn)練過程的目的在于生成深度學(xué)習(xí)運(yùn)行庫，作為檢測過程所需的決策依據(jù)。

無監(jiān)督模式是通過訓(xùn)練批量的好品樣本，識別出包裝印刷產(chǎn)品中與好品樣本存在一定差異的過程。深度學(xué)習(xí)無監(jiān)督運(yùn)行庫的訓(xùn)練需收集大量好品產(chǎn)品，通過批量采圖獲取好品樣本集[10]，將好品樣本集輸入至GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，主要訓(xùn)練參數(shù)：迭代次數(shù)60，顏色通道3，特征尺寸40，采樣密度1，訓(xùn)練集選擇比例100%。訓(xùn)練完成后以訓(xùn)練樣本的最大得分值作為劃分好品和壞品的閾值（如圖2所示），生成深度學(xué)習(xí)無監(jiān)督運(yùn)行庫，用于檢測過程的調(diào)用及決策。

二分類是通過訓(xùn)練缺陷子圖和好品子圖樣本獲得一個分類器，再通過檢品機(jī)檢測過程產(chǎn)生的子圖進(jìn)行分類最終確定該產(chǎn)品的檢測結(jié)果。其中，缺陷子圖由檢品機(jī)檢測過程產(chǎn)生，以缺陷為中心截取200*200的像素大??；好品子圖以人工復(fù)查方式挑選出缺陷子圖中的誤檢品作為好品子圖。深度學(xué)習(xí)二分類運(yùn)行庫的訓(xùn)練過程需分別將缺陷子圖集、好品子圖集輸入到GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型，并分別標(biāo)記label為NG和Good，然后進(jìn)行多次迭代訓(xùn)練。主要訓(xùn)練參數(shù)：迭代次數(shù)40，顏色通道3，特征尺寸20，采樣密度1，訓(xùn)練集選擇比例100%。

2.2檢測過程

檢測過程摒棄了常規(guī)深度學(xué)習(xí)檢測的單一過程，將無監(jiān)督模式和二分類有效結(jié)合，保障有效檢出的同時有效降低誤檢率。

待檢產(chǎn)品首先經(jīng)過深度學(xué)習(xí)有監(jiān)督運(yùn)行庫進(jìn)行決策，當(dāng)決策結(jié)果為好品則說明該檢測產(chǎn)品和訓(xùn)練的好品集是嚴(yán)格一致的，而當(dāng)檢測結(jié)果為壞品時，說明該檢測產(chǎn)品脫離了好品集的類別，由于好品集是有限的并無法代表所有的好品產(chǎn)品，因此需做進(jìn)一步判決其是否有可能仍然是好品。根據(jù)無監(jiān)督檢測熱度值確定缺陷坐標(biāo)，并以缺陷為中心截取200*200像素大小作為缺陷子圖。缺陷子圖輸入到深度學(xué)習(xí)二分類運(yùn)行庫進(jìn)行二次決策，若決策結(jié)果為好品則說明該產(chǎn)品被誤檢，若決策結(jié)果為壞品則說明該產(chǎn)品為真正缺陷品。

3 實(shí)驗(yàn)

3.1檢出實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)中，采用Etov8K相機(jī)在反射工位下針對中華、牡丹和黃鶴樓三種煙包產(chǎn)品涵蓋白色線、光油、壓凸脫格及脫墨缺陷進(jìn)行詳細(xì)實(shí)驗(yàn)研究，驗(yàn)證其檢出效果。

實(shí)驗(yàn)中，中華產(chǎn)品白色線缺陷、牡丹產(chǎn)品光油缺陷、牡丹產(chǎn)品壓凸脫格缺陷以及黃鶴樓脫墨缺陷的檢出結(jié)果展示如圖3和圖4所示。

實(shí)驗(yàn)檢出結(jié)果表明：深度學(xué)習(xí)針對較小的缺陷仍然具備較好的檢出效果，其在包裝印刷品缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用是可行的且具有良好的準(zhǔn)確性。

3.2對比實(shí)驗(yàn)

深度學(xué)習(xí)算法檢測的準(zhǔn)確性和耗時，與產(chǎn)品成像以及待檢測缺陷類型等細(xì)節(jié)存在極大關(guān)系，因此，在驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)算法較傳統(tǒng)算法優(yōu)勢的同時需尋找最適合應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的檢測工位。實(shí)驗(yàn)中，分別對穹頂、斜射、反射三個檢測工位下的傳統(tǒng)常規(guī)檢測算法、無監(jiān)督檢測方法、無監(jiān)督結(jié)合二分類檢測方法的檢測效果做了對比，其對比結(jié)果如下：

1）穹頂工位

在穹頂工位下，對光油、刀絲、白/黑點(diǎn)和黑線缺陷進(jìn)行不同算法對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，深度學(xué)習(xí)算法在穹頂工位上的檢測效果不是很明顯，而作為對比的常規(guī)算法可以檢測穹頂工位絕大部分缺陷。

2）斜射工位

在斜射工位下，對光油、白點(diǎn)和劃傷缺陷進(jìn)行不同算法對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出，在斜射工位上采用傳統(tǒng)算法就可以對常見的缺陷穩(wěn)定檢測，且在檢測用時上優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法，但是對于劃傷這類線條狀缺陷，深度學(xué)習(xí)算法檢測的準(zhǔn)確性方面要優(yōu)于常規(guī)算法。

3）反射工位

在反射工位下，對光油、脫格、黑點(diǎn)、白點(diǎn)、白色劃痕、脫墨及絲網(wǎng)缺失等缺陷進(jìn)行不同算法對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，在反射工位下，深度學(xué)習(xí)算法僅在脫格缺陷與黑點(diǎn)缺陷檢測上略低于常規(guī)算法，在其他缺陷檢測上均有一定優(yōu)勢。

綜上，深度學(xué)習(xí)算法在反射工位檢測效果最好，斜射工位次之，因此將深度學(xué)習(xí)算法添加到反射工位可以達(dá)到最佳檢測效果；本文提出的無監(jiān)督模式結(jié)合二分類的策略能有效降低誤檢率，但處理時間略有增加；常規(guī)方法對于脫格類缺陷、點(diǎn)缺陷具有較好的檢測效果，對于光油缺陷檢測效果較差，且脫墨、絲網(wǎng)缺失缺陷均無法檢測，而深度學(xué)習(xí)算法對于大部分缺陷，包含脫墨、白色劃痕、絲網(wǎng)缺失缺陷產(chǎn)品，均具有較高的檢出率。

4 總結(jié)

本文將人工智能技術(shù)（深度學(xué)習(xí)）應(yīng)用于煙草包裝印刷質(zhì)量檢測領(lǐng)域，以GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，在無監(jiān)督模式的基礎(chǔ)上加入二分類二次判決。實(shí)驗(yàn)中，以小張包裝印刷缺陷為實(shí)驗(yàn)對象，以多種光學(xué)成像方式，驗(yàn)證無監(jiān)督模式結(jié)合二分類的深度學(xué)習(xí)策略在包裝印刷檢測領(lǐng)域較傳統(tǒng)算法和單無監(jiān)督方式的提升效果。

不同的網(wǎng)絡(luò)模型及不同的參數(shù)選擇對結(jié)果均有較大影響，因此，本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)僅說明當(dāng)前實(shí)驗(yàn)背景條件下所能達(dá)到的效果，并不能代表深度學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域所能達(dá)到的最佳效果。總之，技術(shù)的領(lǐng)先不是印刷包裝企業(yè)的最終目標(biāo)，而缺陷產(chǎn)品檢出率100%才是終極目標(biāo)。當(dāng)前人工智能技術(shù)在視覺檢測[11]領(lǐng)域初顯優(yōu)勢，但依舊不能獨(dú)擋一面，仍然需要與傳統(tǒng)檢測算法相結(jié)合，互補(bǔ)彼此的不足與缺點(diǎn)，共同完成客戶以及終端消費(fèi)者對產(chǎn)品外觀日益嚴(yán)格的視覺需求。當(dāng)然，人工智能技術(shù)潛力巨大，相信在不久的將來，其應(yīng)用程度將進(jìn)一步拓展，充分發(fā)揮出它該有的效果。

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