Transfer learning techniques for semantic segmentation of machine vision inspection and identification based on label-reserved Softmax algorithms

LIU Guixiong; HUANG Jian

doi:10.37188/OPE.20223001.0117

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Transfer learning techniques for semantic segmentation of machine vision inspection and identification based on label-reserved Softmax algorithms

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Transfer learning techniques for semantic segmentation of machine vision inspection and identification based on label-reserved Softmax algorithms
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 1, Pages: 117-125(2022)
- 作者机构：
  
  华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223001.0117
  CLC： TP394.1;TH691.9
- Received：16 May 2021，
  
  Revised：2021-07-20，
  
  Published：15 January 2022
- 稿件说明：
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刘桂雄,黄坚.基于标签预留Softmax算法的机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习技术[J].光学精密工程,2022,30(01):117-125.

LIU Guixiong,HUANG Jian.Transfer learning techniques for semantic segmentation of machine vision inspection and identification based on label-reserved Softmax algorithms[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(01):117-125.
刘桂雄,黄坚.基于标签预留Softmax算法的机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习技术[J].光学精密工程,2022,30(01):117-125. DOI： 10.37188/OPE.20223001.0117.

LIU Guixiong,HUANG Jian.Transfer learning techniques for semantic segmentation of machine vision inspection and identification based on label-reserved Softmax algorithms[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(01):117-125. DOI： 10.37188/OPE.20223001.0117.

摘要

面向机器视觉检测鉴别的语义分割卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）模型能识别、测量被测对象的零部件、尺寸等特征，针对机器视觉检测鉴别增加识别零部件或关键部位的需求，以及进一步迁移学习会损失CNN模型部分权值的问题，提出一种基于标签预留Softmax算法的语义分割迁移学习技术。研究了机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习建模方法，分析指出可尝试选定模型所有权值的微调迁移学习，有助于减小模型初始损失；提出了基于标签预留Softmax算法的微调迁移学习方法，可实现检测对象略有不同的模型所有权值微调迁移学习。在自建数据集上的实验表明，标签预留微调迁移学习技术训练模型达到机器视觉检测鉴别要求的时间由42.8 min减少到30.1 min，算法有效、效果明显；应用实验表明，迁移学习技术可实现标准件安装、漏装、误装情况检测与装配质量鉴别的半监督学习，新机箱迁移学习的训练时间不超过20.2 min，检测准确率达到100%，能满足机箱标准件装配质量检测鉴别的需求。

Abstract

A convolutional neural network （CNN） model for machine vision inspection and identification can identify and measure the components， size， and other features of an object under test. Herein， a fine-tuning transfer learning technique for semantic segmentation based on a label-reserved softmax algorithm was proposed. First， the transfer learning modeling of semantic segmentation for machine vision inspection and identification was performed. Transferring more CNN model weights would reduce the initial loss of the model. Second， a fine-tuning transfer learning method based on label-reserved softmax algorithms was proposed， which could realize fine-tuning transfer learning with all model weights of slightly different detected objects. Experiments based on custom-developed datasets show that the training time for training models to satisfy the requirements of machine vision inspection and identification is reduced from 42.8 min to 30.1 min. Application experiments show that this transfer learning technique enables semi-supervised learning for the inspection of standard component installation， the inspection of missed and mis-installation cases， and the identification of assembly quality. The training time for the transfer learning of new chassis is less than 20.2 min， and the inspection accuracy reaches 100%. The fine-tuning transfer learning technique is effective and satisfies the requirements of machine vision inspection and identification.

关键词

Keywords

references

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