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1、衛(wèi)生陶瓷缺陷檢測(cè)研究 衛(wèi)生陶瓷缺陷檢測(cè)研究 2018/09/17 摘要：衛(wèi)生陶瓷在生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生多種類(lèi)型的缺陷，通過(guò)單機(jī)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行缺陷檢測(cè)存在著資源使用的瓶頸問(wèn)題。隨著云計(jì)算大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，利用Hadoop云平臺(tái)進(jìn)行集群并行分布計(jì)算，是處理海量高清衛(wèi)生陶瓷圖像的新思路。提出了基于Hadoop平臺(tái)的衛(wèi)生陶瓷缺陷檢測(cè)方案。搭建了主從結(jié)構(gòu)的MapReduce框架，在Map映射階段，使用灰色關(guān)聯(lián)算法進(jìn)行衛(wèi)生陶瓷的缺陷檢測(cè)，在Reduce階段由主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匯總輸出

2、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此能實(shí)現(xiàn)并行檢測(cè)，提升了檢測(cè)效率。 關(guān)鍵詞：衛(wèi)生陶瓷；云平臺(tái)；機(jī)器視覺(jué)；海量圖像 0引言 隨著人民群眾生活水平的日益提高，近20年來(lái)，我國(guó)建筑衛(wèi)生陶瓷行業(yè)得到飛速發(fā)展，從20世紀(jì)90年代初開(kāi)始，其產(chǎn)量一直處于世界第一的位置。并且還創(chuàng)造了中國(guó)世界紀(jì)錄協(xié)會(huì)世界建筑衛(wèi)生陶瓷產(chǎn)生產(chǎn)量最多的國(guó)家新的世界紀(jì)錄。特別是2010年，隨著大規(guī)模的工業(yè)化生產(chǎn)，我國(guó)建筑陶瓷行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)了廣東、福建、四川、江西等幾大陶瓷產(chǎn)區(qū)，我國(guó)也成為世界上建筑陶瓷生產(chǎn)和出口大國(guó)。衛(wèi)生陶瓷作為一種有釉的陶瓷制品，在燒制上釉的過(guò)程中，也會(huì)出現(xiàn)開(kāi)裂、缺釉、色差等缺陷[1]。在

3、機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)過(guò)程中，常用高清工業(yè)相機(jī)進(jìn)行拍攝，然后利用相應(yīng)算法進(jìn)行檢測(cè)[2,3]。這些機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法大多采用的是單處理器的方式，對(duì)應(yīng)于數(shù)量龐大的待測(cè)高清圖像集來(lái)說(shuō)，存在處理數(shù)據(jù)量大，處理速度較慢的問(wèn)題，且無(wú)法并行運(yùn)算處理。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，工業(yè)產(chǎn)品機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)領(lǐng)域，待測(cè)圖像的數(shù)量不計(jì)其數(shù)。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，使得高效、快速進(jìn)行工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)成為可能。Hadoop是目前采用的一種并行、分布式的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)[4]。在圖像處理相關(guān)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。例如趙進(jìn)超[5]等在Hadoop平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了圖像紋理特征的提??；余征等[6]利用Hadoop平臺(tái)進(jìn)行了人臉識(shí)別算法的應(yīng)用，運(yùn)行速度及效率較高

4、；白靈[7]在Hadoop平臺(tái)下進(jìn)行SVM圖像識(shí)別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像進(jìn)行快速分類(lèi)；夏曉云等[8]使用Hadoop里的MapReduce技術(shù)結(jié)合圖像檢測(cè)算法對(duì)液晶屏幕缺陷進(jìn)行檢測(cè)，提高了檢測(cè)效率。 1相關(guān)技術(shù) Hadoop是Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的一種分布式基礎(chǔ)架構(gòu)，具有高可靠性、高拓展性、高效性、高容錯(cuò)性、低成本等一系列特性，用戶(hù)可以輕松地在Hadoop上開(kāi)發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。Hadoop框架最核心的設(shè)計(jì)HDFS與MapReduce分別可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與海量數(shù)據(jù)計(jì)算[9]。作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的衍生物，Hadoop云計(jì)算平臺(tái)在海量數(shù)據(jù)并行處理方面效果

5、顯著。Hadoop云計(jì)算平臺(tái)的核心技術(shù)為HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce（映射-歸一），分別表示分布式存儲(chǔ)技術(shù)和并行分布式計(jì)算技術(shù)。Hadoop最初是由Nutch項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，在Google的GFS技術(shù)和MapReduce的基礎(chǔ)上，研發(fā)出了NDFS系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)是個(gè)開(kāi)源系統(tǒng)。并逐漸被谷歌、微軟、阿里等大廠商認(rèn)可，后來(lái)更名為HDFS。Hadoop的底層是由Java編寫(xiě)，也就是說(shuō)可以直接使用Java語(yǔ)言進(jìn)行編程，也可以用其他語(yǔ)言編寫(xiě)相關(guān)函數(shù)封裝使用。HDFS負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)，由一個(gè)主節(jié)點(diǎn)和若干從節(jié)點(diǎn)的典型主從結(jié)構(gòu)組成。其中主節(jié)點(diǎn)為主控服

6、務(wù)器，用于管理協(xié)調(diào)從節(jié)點(diǎn)的分布作業(yè)調(diào)度。Hadoop在運(yùn)行過(guò)程中主要有兩個(gè)運(yùn)行階段，每個(gè)階段都使用鍵值作為作業(yè)處理的輸入和輸出。并且采用了標(biāo)準(zhǔn)的函數(shù)編程的模式，分別對(duì)應(yīng)了mapper()和reducer()兩個(gè)Hadoop自帶的函數(shù)。mapper()函數(shù)對(duì)應(yīng)著輸入數(shù)據(jù)的分片映射處理，而reducer()函數(shù)實(shí)現(xiàn)了mapper()處理后數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)重構(gòu)。從而實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分布式并行處理的過(guò)程。 2海量衛(wèi)生陶瓷圖像的并行檢測(cè)圖像處理技術(shù) 經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，雖然有很多研究人員在算法的執(zhí)行效率方面進(jìn)行研究，但目前的圖像處理工作存在處理量大，算法較為復(fù)雜的特點(diǎn)，在處理研究上已經(jīng)

7、遇到瓶頸。因此將圖像處理算法引入到云計(jì)算平臺(tái)中是有重要意義的。因?yàn)镠adoop云平臺(tái)自身也帶了處理小文件的技術(shù)方案。Hadoop在HDFS中存儲(chǔ)塊的大小為64MB，小于64MB這種的文件統(tǒng)稱(chēng)為Hadoop小文件。該方案稱(chēng)為組合分片技術(shù)，在此不用考慮文件怎樣被組合分片的。通過(guò)對(duì)大量Hadoop小文件的合并大大減少了Map映射任務(wù)的啟動(dòng)次數(shù)，從而提升了文件處理的速度。云計(jì)算平臺(tái)的并行集群化計(jì)算，能在時(shí)間性能上得到顯著的提升。 3衛(wèi)生陶瓷缺陷檢測(cè)云平臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 3.1Hadoop云平臺(tái)的搭建1）硬件平臺(tái)本文搭建的衛(wèi)生陶瓷缺陷檢測(cè)的Hadoop云平臺(tái)由5臺(tái)普通的PC機(jī)組

8、成。其中主節(jié)點(diǎn)采用的是Intel酷睿i54460四核心，3.2GHz主頻，6M三級(jí)緩存，內(nèi)存8GB，硬盤(pán)2TB；4個(gè)從節(jié)點(diǎn)采用的是酷睿i36100四核心，3.7GHz主頻，6M三級(jí)緩存，內(nèi)存4GB，硬盤(pán)1TB。2）軟件平臺(tái)操作系統(tǒng)：5臺(tái)PC機(jī)都安裝Ubuntu14.04，32位linux操作系統(tǒng)；Hadoop版本：Hadoop2.7.1；軟件框架：Eclipse和JDK1.8。3）Hadoop網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的搭建該云平臺(tái)分布并行系統(tǒng)中的主、從節(jié)點(diǎn)都通過(guò)千兆以太網(wǎng)進(jìn)行連接，配置Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)映射、歸一化。該Hadoop云平臺(tái)的各主從節(jié)點(diǎn)都屬于同一個(gè)局域網(wǎng)。 3.2灰色關(guān)聯(lián)算法灰色決策

9、系統(tǒng)關(guān)聯(lián)就是利用所研究對(duì)象的“部分信息已知，部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”，通過(guò)一定的方式和技巧對(duì)“部分”已知信息的生成、開(kāi)發(fā)，提取有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)研究對(duì)象的確切描述和認(rèn)識(shí)，對(duì)未來(lái)的行動(dòng)作出決定[10,11]。對(duì)于所提取的具有缺陷的衛(wèi)生陶瓷制品圖像來(lái)說(shuō)，要么有缺陷，要么沒(méi)有缺陷，因此可以將陶瓷制品缺陷圖像轉(zhuǎn)化為本文算法的灰色系統(tǒng)，也就是可以使用灰色理論中非常重要的灰色關(guān)聯(lián)度算法進(jìn)行缺陷區(qū)域提取[12,13]。 3.3缺陷檢測(cè)算法描述本系統(tǒng)平臺(tái)所使用的缺陷檢測(cè)算法，是對(duì)缺陷衛(wèi)生陶瓷的開(kāi)裂、顏色、形狀和尺寸等參數(shù)，利用機(jī)器視覺(jué)算法進(jìn)行特征提取，然后進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算識(shí)別，具

10、體步驟如下：1）建立衛(wèi)生陶瓷缺陷特征模型，主要包括顏色、形狀和尺寸等幾個(gè)方面，使用基于灰色理論的圖像處理方法，主要根據(jù)衛(wèi)生陶瓷缺陷的顏色特征進(jìn)行檢測(cè)，形狀和尺寸特征作為缺陷判別的輔助手段。2）采集衛(wèi)生陶瓷圖像，這里使用彩色圖像。3）對(duì)圖像進(jìn)行常規(guī)處理，這里主要是彩色圖形的濾波處理，為了提高效率濾波算法也使用基于灰色理論的圖像處理方法[14]。4）對(duì)衛(wèi)生陶瓷圖像按照像素的顏色值進(jìn)行分類(lèi)，為了便于處理和提高效率，這項(xiàng)操作選在RGB空間進(jìn)行。5）搜索與缺陷顏色特征隸屬度高的像素[15]，然后通過(guò)其形狀和尺寸特征給出最終判斷。6）為了用戶(hù)能夠?qū)θ毕莘奖悴炜矗詫?duì)判斷出的缺陷區(qū)域，按照標(biāo)定算法對(duì)缺陷區(qū)

11、域進(jìn)行標(biāo)定。大量實(shí)驗(yàn)表明，該檢測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)算法能對(duì)衛(wèi)生陶瓷的開(kāi)裂、缺釉及色差等缺陷能夠快速識(shí)別標(biāo)定。 3.4基于Hadoop云平臺(tái)的衛(wèi)生陶瓷缺陷圖像區(qū)分mapper()函數(shù)映射后的圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)灰色關(guān)聯(lián)算法進(jìn)行并行處理運(yùn)算，有缺陷的使用標(biāo)定算法在原圖像進(jìn)行標(biāo)定。然后將處理結(jié)果使用Hadoop自帶的API函數(shù)ImageRecordReader（此函數(shù)繼承于RecordReader類(lèi)），把輸入的圖像split轉(zhuǎn)化為對(duì)的形式。在這里經(jīng)過(guò)Java語(yǔ)言編程，將有缺陷的value標(biāo)為1，將沒(méi)有缺陷的value標(biāo)為0。然后將處理結(jié)果交由用戶(hù)自定義的reducer方法進(jìn)行處理，并將結(jié)果傳入預(yù)先指

12、定的Hbase區(qū)域，進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。最后將檢測(cè)結(jié)果，匯聚到主節(jié)點(diǎn)上，給用戶(hù)進(jìn)行反饋輸出。用戶(hù)既可以得到檢測(cè)結(jié)果，又可以根據(jù)檢測(cè)結(jié)果找到已測(cè)圖像從而進(jìn)行科學(xué)分析。 4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 為了驗(yàn)證本文提出的方法能夠并行檢測(cè)出衛(wèi)生陶瓷圖像的缺陷，筆者以4幅分辨率640480的存在缺陷的衛(wèi)生陶瓷圖像為例，進(jìn)行基于Hadoop的MapReduce的分布式并行缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)和單機(jī)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。5結(jié)論本文提出了基于Hadoop平臺(tái)的衛(wèi)生陶瓷缺陷檢測(cè)方案。此方案包括5臺(tái)PC機(jī)，1臺(tái)作為主節(jié)點(diǎn)，4臺(tái)作為從節(jié)點(diǎn)。并部署了Hadoop的MapReduce框架，在Mapper()映射過(guò)程中，用Java編寫(xiě)了基于灰色關(guān)聯(lián)的衛(wèi)生陶瓷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)πl(wèi)生陶瓷缺陷圖像進(jìn)行并行檢測(cè)，在滿(mǎn)負(fù)荷工作下，效率大大高于普通單PC機(jī)搭建的檢測(cè)系統(tǒng)。本文為工業(yè)產(chǎn)品的并行機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)提供了相應(yīng)解決方案，有一定參考價(jià)值。