基于机器视觉的带钢焊缝定位

冷轧连退生产线的原材料为带钢卷，为保持生产的连续性，需将前一个带钢卷的尾部与后一个带钢卷的头部焊接起来，从而得到连续的带钢材料。为了避免焊缝焊接质量问题引起的带钢撕裂或者断带事故的发生^[1]，需要对焊接质量进行检测，文中分析了带钢焊缝焊接质量的自动检测系统中应用旋转目标检测算法对月牙边焊缝的识别和定位算法及评判标准，并进行了实验分析。

1算法分析

1.1 CenterNet

CenterNet 网络的输出为3 个部分，依靠边缘特征信息获取的检测目标中心点的预测热力图，匹配角点获取预测宽高模块(Object Size) 回归目标的宽和高，Offsets 模块回归中心点偏移量^[3-4]。

1.2 金字塔分割注意力

为了在不增加模型复杂度的前提下解决主流注意力目前存在的问题，金字塔分割注意力(PSA Module) 机制以通道注意力机制为基础^[5-6]，通过使用不同大小的卷积核来获取多尺度的特征图。输入特征图通过四个不同大小卷积核的卷积操作将特征图切分为4 个部分，接着对含有不同尺度特征的特征图进行拼接，定义如式（1）所示。

其中，Cat 为concat 算子；Z为多尺度注意力权重向量。

直接拼接的多尺度注意力权重向量不满足所有权重之和为1，通过使用Softmax 对多尺度注意力权重进行全局归一化实现了局部与全局通道注意力的交互，定义如式（4）所示。

其中，att代表注意力交互后的多尺度通道注意力权重。

在获取多尺度预处理的特征图F 和重新校准的多尺度通道注意力权重att后，将两者按对应元素进行点乘操作，输出含有多尺度特征信息注意力的特征图，定义如式(5) 所示。

其中， ⊗ 代表按通道方式的乘法；注意力交互后的多尺度通道权重。Y代表得到的含有多尺度特征信息注意力的特征图。

1.3 定位算法

1.3.1 R-Center Net

通过使用改进的R-CenterNet 算法对月牙边焊缝进行旋转目标检测， R-CenterNet 相较于CenterNet 在经过上采样获取高分辨率特征图后的head 部分，增加了一路特征图来回归矩形框的旋转角度信息。增加的这一路特征图的构建方法与宽高图的获取方法相同，不同点为获取含有旋转因子角度图的卷积层仅需要1 个输出通道。

1.3.2 损失函数

R-CenterNet 算法的损失函数为热力图的中心点预测损失函数、宽高图的尺寸预测损失函数、中心点修正图的中心点偏置损失函数和角度图的损失函数之和，定义如式（6）所示。

2 实验与分析

2.1 实验环境

实验服务器的硬件配置分别为15.5 GiB 内存，Intel Core i7-6800K 中央处理器，NVIDIA GTX1080Ti图形处理器。软件配置分别为Ubuntu16.04，Python3.7编程语言，PyTorch 深度学习框架。

2.2 数据采集及评估

从生产现象采集了1 200 张月牙边无规律位置的样本图像，随机选取1 000 张作为训练集，返回损失更新模型权重，100 张作为验证集，计算训练模型的损失但不返回，仅用来判断当前模型性能并判断是否保存当前模型，其余100 张作为测试集，通过输出模型的评价指标来检测模型的泛化能力。

从生产线上切割下来的月牙边被机械臂随机的放置在定位相机的视觉区域内，其中采集图像的尺寸为3 648×3 648。数据集使用labelImg2 进行标注，图2 对应的标注信息如表1 所示，其中cx和cy分别代表标注中心点横纵坐标，w和h分别代表标注框的宽和高，单位均为像素值。angle 代表标注框相对于垂直向上顺时针的旋转角度，单位为弧度制。

焊缝定位实验的算法网络，采用4 个评价指标来评估模型的性能，分别为：精确率（P）、召回率（R）、F值（F）和检测速度（S）。

图2 焊缝定位实验月牙边样本

其中精确率的定义如式（11）所示。

其中，num_image为测试集的图片数量，time 为检测测试集图片的总时间。

2.3 实验结果分析

通过实验对比不同骨干网络下R-CenterNet的性能，设计了不同骨干网络的3组对比方案进行验证。验证实金字塔分割注意力的有效性，实验的不同方案所使用结构如表2 所示。

表3 所有方案使用相同的参数：①初始学习率设置为0.000125，总训练步数为50 步，从第20 步开始每隔10 步将初始学习率乘以0.1；②优化器采用Adam，权重衰减设置为0.0001；③训练集和验证集的批量均设置为4，训练集进行随机打乱处理，验证集不进行打乱处理。

在获取最优模型后通过测试集对模型进行评估，设置所有实验方案的中心点置信度阈值为0.3、预测框与标注框的重合度阈值为0.3，所得的输出精确率（P）、召回率（R）、F值（F）和检测速度（S）如表3 所示。

由表3 方案1 与方案2 的数据可知，增加网络深度不能提高本章实验的模型精度，反而会减少一定的检测速度。将骨干网络更换为DLANet 后，精确率、召回率和F值分别上升了1.01、1.00 和1.00 个百分点，单张图片的检测时间减少了6.4 ms 秒。方案4 证明了在提取特征时使用金字塔分割注意力均能较明显的提高检测结果的F 值。金字塔分割注意力使该模型的精确率增加了1.01 个百分点，召回率提高了1.00 个百分点，说明该模块主要增强的是模型精确率。

3 结束语

本文通过对比试验证明基于DLANet 骨干网络的算法检测速度更快、检测精度更高。同时证明了金字塔分割注意力能够增强模型的泛化能力，实验结果表面旋转目标检测算法能够对满足月牙边焊缝的识别和定位要求。

参考文献：

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[6] 王明阳,王江涛,刘琛.基于关键点的遥感图像旋转目标检测[J].电子测量与仪器学报,2021,35(6):102-108.

（本文来源于《电子产品世界》杂志2022年12月期）