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基于PaddleDetection的电路板瑕疵检测

🕗 发布于 2024-06-21 17:41 paddlepaddle  深度学习  pcb工艺  

文章目录

1. 数据集与框架介绍

印刷电路板（PCB）瑕疵数据集：PCB疵数据集，是一个公共的合成PCB数据集，由北京大学发布，其中包含1386张图像以及6种缺陷（缺失孔，鼠咬伤，开路，短路，杂散，伪铜），用于检测、分类和配准任务。我们选取了其中适用于检测任务的693张图像，随机选择593张图像作为训练集，100张图像作为验证集。

PaddleDetection：飞桨推出的PaddleDetection是端到端目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。该框架中提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块，集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。

2. 任务详情

利用 Cascade R-CNN算法完成印刷电路板瑕疵检测。评估方法采用COCO数据集评分指标

3. Cascade R-CNN简介

R-CNN 和其变体通常用于需要高精度目标检测的应用，如自动驾驶、视频监控、图像识别等。
项目中使用的Cascade R-CNN算法 是在 Faster R-CNN 的基础上的进一步改进，它采用了级联结构。
级联结构由多个 R-CNN 检测器组成，每个检测器逐步细化候选区域和边界框。
每个检测器的输出作为下一个检测器的输入，这样可以提高检测精度，尤其是在小目标和复杂场景中。

Cascade R-CNN、R-CNN、Faster R-CNN和Fast R-CNN的主要特点和差异：

特征/算法R-CNNFast R-CNNFaster R-CNNCascade R-CNN
基础架构选择性搜索 + CNN选择性搜索 + CNN + ROI池化RPN + CNN + ROI池化级联的R-CNN/Fast R-CNN/Faster R-CNN
候选区域生成选择性搜索算法选择性搜索算法内置的RPN级联的候选区域细化
特征提取对每个区域独立提取对整个图像提取一次，共享特征对整个图像提取一次，共享特征多阶段特征提取和细化
分类器SVMSoftmaxSoftmax级联的分类器
边界框回归有有有级联的边界框细化
速度慢较快非常快较慢（由于级联结构）
精度中等高高最高（特别是对于小目标）
计算资源高中等中等高（由于级联检测）
适用场景通用目标检测通用目标检测通用目标检测，实时应用小目标检测，复杂场景
主要贡献引入基于区域的CNN通过ROI池化提高速度通过RPN实现端到端训练通过级联结构提高检测精度

4. 数据分析

各类别样本的数量

import json
from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

with open("/home/aistudio/work/PCB_DATASET/Annotations/train.json") as f:
    data = json.load(f)

imgs = {}
for img in data['images']:
    imgs[img['id']] = {
        'h': img['height'],
        'w': img['width'],
        'area': img['height'] * img['width'],
    }

hw_ratios = []
area_ratios = []
label_count = defaultdict(int)
for anno in data['annotations']:
    hw_ratios.append(anno['bbox'][3]/anno['bbox'][2])
    area_ratios.append(anno['area']/imgs[anno['image_id']]['area'])
    label_count[anno['category_id']] += 1
label_count, len(data['annotations']) / len(data['images'])
  1. 从标签来看，总共6个类别。
  2. 各类别之间的框数量相对较平均，不需要调整默认的损失函数。（如果类别之间相差较大，建议调整损失函数，如BalancedL1Loss）
  3. 平均每张图的框数量在4个左右，属于比较稀疏的检测，使用默认的keep_top_k即可。

真实框的宽高比

plt.hist(hw_ratios, bins=100, range=[0, 2])
plt.show()

在这里插入图片描述

目标框长宽比分布

可以看到大部分集中在1.0左右，但也有部分在0.5~1之间， 少部分在1.25~2.0之间。虽说anchor会进行回归得到更加准确的框，但是一开始给定一个相对靠近的anchor宽高比会让回归更加轻松

真实框在原图的大小比例

plt.hist(area_ratios, bins=100, range=[0, 0.005])
plt.show()

这是真实框在原图的大小比例，可以看到大部分框只占到了原图的0.1%，甚至更小，因此基本都是很小的目标，这个也可以直接看一下原图和真实框就能发现。所以在初始的anchor_size设计时需要考虑到这一点，我这里anchor_size是从8开始的，也可以考虑从4开始，应该都可以的。
比如anchor_sizes可设置为：anchor_sizes: [[8],[16],[32], [64], [128]]

在这里插入图片描述

目标框占原图面积分布

5. 相关配置

数据增强

增强方式：RandomResize、RandomFlip、NormalizeImage

worker_num: 2  # 定义工作进程数，用于数据加载和处理

TrainReader:  # 训练数据读取器配置
  sample_transforms:  # 数据样本转换操作列表
  - Decode: {}  # 解码图像
  - RandomResize:  # 随机调整图像大小
    {target_size: [[640, 1333], [672, 1333], [704, 1333], [736, 1333], [768, 1333], [800, 1333]], interp: 2, keep_ratio: True}
  - RandomFlip: {prob: 0.5}  # 随机翻转图像，概率为0.5
  - NormalizeImage:  # 归一化图像
    {is_scale: true, mean: [0.485,0.456,0.406], std: [0.229, 0.224,0.225]}
  - Permute: {}  # 调整数据维度顺序
  batch_transforms:  # 批量数据转换操作列表
  - PadBatch: {pad_to_stride: 32}  # 填充批次以满足特定stride
  batch_size: 1  # 定义每个批次的样本数
  shuffle: true  # 是否在每个epoch开始时打乱数据
  drop_last: true  # 是否丢弃最后一个不完整的批次
  collate_batch: false  # 是否合并批次数据

EvalReader:  # 评估数据读取器配置，与训练配置类似但通常不打乱数据
  # 配置项与TrainReader相同，不再赘述

TestReader:  # 测试数据读取器配置，通常用于模型推断
  # 配置项与TrainReader相似，但可能不涉及数据增强操作，不再赘述

数据集路径和评估指标

metric: COCO  # 使用COCO数据集的评估指标进行模型性能评估
num_classes: 7  # 数据集中目标类别的总数
TrainDataset:  # 训练数据集配置
  !COCODataSet  # 使用COCO数据集格式
    image_dir: images  # 训练图像存放的文件夹
    anno_path: Annotations/train.json  # 训练数据的注释文件路径
    dataset_dir: /home/aistudio/work/PCB_DATASET  # 数据集所在的根目录
    data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']  # 数据集中包含的字段列表

EvalDataset:  # 评估数据集配置，使用COCO数据集格式
  !COCODataSet
    image_dir: images  # 评估图像存放的文件夹
    anno_path: Annotations/val.json  # 评估数据的注释文件路径
    dataset_dir: /home/aistudio/work/PCB_DATASET  # 评估数据集所在的根目录

TestDataset:  # 测试数据集配置
  !ImageFolder  # 使用ImageFolder数据集格式，适用于通用图像文件夹
    anno_path: /home/aistudio/work/PCB_DATASET/Annotations/val.json  # 测试数据的注释文件路径

学习率和优化器配置

epoch: 12  # 训练过程中要执行的完整数据集遍历次数，即总的epoch数为12

LearningRate:  # 学习率相关配置
  base_lr: 0.01  # 初始学习率设置为0.01
  schedulers:  # 学习率调度器的配置列表，用于在训练过程中调整学习率
  - !PiecewiseDecay  # 使用分段衰减策略
    gamma: 0.1  # 每次衰减因子为0.1
    milestones: [8, 11]  # 在epoch索引8和11处衰减学习率
  - !LinearWarmup  # 使用线性预热策略
    start_factor: 0.001  # 预热开始时的学习率因子为0.001
    steps: 1000  # 预热期的步数为1000

OptimizerBuilder:  # 优化器构建器配置
  optimizer:  # 优化器的配置
    momentum: 0.9  # 动量优化器的动量参数设置为0.9
    type: Momentum  # 优化器类型为Momentum（动量优化器）
  regularizer:  # 正则化器的配置
    factor: 0.0001  # L2正则化因子设置为0.0001
    type: L2  # 正则化类型为L2（欧几里得范数）

预训练CascadeRCNN 的配置

architecture: CascadeRCNN  # 模型的架构，这里是Cascade R-CNN
pretrain_weights: https://paddledet.bj.bcebos.com/models/pretrained/ResNet50_cos_pretrained.pdparams  # 预训练模型权重的URL

CascadeRCNN:
  backbone: ResNet  # 模型的主干网络，这里是ResNet
  neck: FPN  # 特征融合网络，这里是FPN
  rpn_head: RPNHead  # 区域提议网络的头部，用于生成候选区域
  bbox_head: CascadeHead  # 边界框预测头部，这里是CascadeHead
  # post process  # 后处理配置的注释说明
  bbox_post_process: BBoxPostProcess  # 边界框后处理模块

ResNet:
  depth: 50  # ResNet网络的深度，这里是50层
  norm_type: bn  # 归一化类型，这里使用Batch Normalization
  freeze_at: 0  # 冻结网络中前N层的权重，这里是0层，即不冻结
  return_idx: [0,1,2,3]  # 返回的特征层索引
  num_stages: 4  # ResNet网络的阶段数

FPN:
  out_channel: 256  # FPN输出的特征通道数

RPNHead:
  anchor_generator:  # 锚点生成器配置
    aspect_ratios: [0.5, 1.0, 2.0]  # 锚点的纵横比
    anchor_sizes: [[32], [64], [128], [256], [512]]  # 锚点的大小
    strides: [4, 8, 16, 32, 64]  # 锚点在不同特征层上的步长
  rpn_target_assign:  # RPN目标分配配置
    batch_size_per_im: 256  # 每个图像上的目标总数
    fg_fraction: 0.5  # 正样本占目标总数的比例
    negative_overlap: 0.3  # 负样本的IoU阈值
    positive_overlap: 0.7  # 正样本的IoU阈值
    use_random: True  # 是否使用随机采样
  train_proposal:  # 训练时的候选区域生成配置
    min_size: 0.0  # 最小候选区域的大小
    nms_thresh: 0.7  # NMS的阈值
    pre_nms_top_n: 2000  # NMS前保留的候选区域数量
    post_nms_top_n: 2000  # NMS后保留的候选区域数量
    topk_after_collect: True  # 是否在收集后进行topk操作
  test_proposal:  # 测试时的候选区域生成配置，类似train_proposal

CascadeHead:
  head: CascadeTwoFCHead  # CascadeHead使用的头部网络，这里是CascadeTwoFCHead
  roi_extractor:  # ROI特征提取器配置
    resolution: 7  # 特征图的分辨率
    sampling_ratio: 0  # 采样比例
    aligned: True  # 是否对齐采样
  bbox_assigner: BBoxAssigner  # 边界框分配器

BBoxAssigner:
  batch_size_per_im: 512  # 每个图像上的目标总数
  bg_thresh: 0.5  # 背景样本的IoU阈值
  fg_thresh: 0.5  # 前景样本的IoU阈值
  fg_fraction: 0.25  # 前景样本占目标总数的比例
  cascade_iou: [0.5, 0.6, 0.7]  # Cascade R-CNN中不同阶段的IoU阈值
  use_random: True  # 是否使用随机采样

CascadeTwoFCHead:
  out_channel: 1024  # CascadeTwoFCHead的输出通道数

BBoxPostProcess:
  decode:  # 边界框解码配置
    name: RCNNBox  # 解码器名称
    prior_box_var: [30.0, 30.0, 15.0, 15.0]  # 锚点框的先验方差
  nms:  # 非极大值抑制配置
    name: MultiClassNMS  # NMS名称
    keep_top_k: 100  # 保留的边界框数量
    score_threshold: 0.05  # 边界框的得分阈值
    nms_threshold: 0.5  # NMS的阈值

日志记录

use_gpu: true  # 是否使用GPU进行训练，设置为true表示使用GPU
log_iter: 20  # 训练过程中每多少个迭代记录一次日志信息
save_dir: output  # 模型保存的目录
snapshot_epoch: 1  # 每多少个epoch保存一次模型快照

6. 训练预测

V100 16G训练593张图片40min完毕，最后一轮的效果如下：

在这里插入图片描述
模型在IoU阈值为0.50时表现非常好，但在更严格的IoU阈值和大型对象上表现有所下降。模型的召回率随着考虑的检测数增加而提高，但仍然有改进的空间，特别是在只选择一个最佳预测时。


如果在linux系统训练时，可每隔一秒查看gpu使用状况：

watch -n 1 nvidia-smi


最后选择一张PCB图片预测：

python -u ./tools/infer.py -c yaml配置文件 -infer_img=图片路径 -o weights=最好模型路径 use_gpu=true

预测效果：
在这里插入图片描述


7. 参考链接

casacde rcnn算法参考文章：
https://segmentfault.com/a/1190000022160962
https://cloud.tencent.com/developer/article/1443483
https://blog.csdn.net/qq_41542989/article/details/123690363


原文地址：https://blog.csdn.net/qq_42301955/article/details/139751002

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