本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和工業(yè)精密檢測(cè)，更具體地涉及一種工業(yè)圖像離焦評(píng)估方法和裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已走進(jìn)人們的日常工作和生活中，其中在工業(yè)精密檢測(cè)領(lǐng)域，所使用的高精度相機(jī)往往具有固定的焦距和較淺的景深，使得清晰成像的范圍較小，從而容易出現(xiàn)離焦模糊。因此，對(duì)工業(yè)圖像進(jìn)行離焦評(píng)估具有重要的意義。由于圖像離焦程度與圖像清晰度成正相關(guān)，且對(duì)曝光條件魯棒，基于圖像清晰度的離焦評(píng)估方法備受關(guān)注。傳統(tǒng)的基于圖像清晰度的離焦評(píng)估方法通常依賴圖像特征提取和量化分析，主要包括兩類：基于圖像梯度信息的離焦評(píng)估方法和基于圖像頻域分析的離焦評(píng)估方法?；趫D像梯度信息的離焦評(píng)估方法通過(guò)計(jì)算圖像中像素點(diǎn)的梯度信息，來(lái)評(píng)估圖像的離焦程度。常用的梯度信息提取算子有sobel算子、scharr算子、laplacian算子等，這些算子對(duì)圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，獲取圖像中像素點(diǎn)的梯度信息，完成圖像清晰度的表征，進(jìn)而得到離焦評(píng)估結(jié)果。此外，還可以結(jié)合其它特征，例如熵、對(duì)比度等，進(jìn)一步提高圖像離焦評(píng)估的準(zhǔn)確性?；趫D像頻域分析的離焦評(píng)估方法將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，分析圖像的頻率成分。圖像的清晰度與高頻成分的含量有關(guān)，高頻成分越多，圖像越清晰，圖像的離焦程度越低，其中常用的頻域分析方法有傅里葉變換、小波變換等。以上傳統(tǒng)的基于圖像清晰度的離焦評(píng)估方法通常依賴于手工設(shè)計(jì)的圖像特征，雖然效率較高，但離焦評(píng)估的準(zhǔn)確性較差。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，基于深度網(wǎng)絡(luò)的離焦評(píng)估方法受到關(guān)注，其中基于輕量網(wǎng)絡(luò)的離焦評(píng)估方法憑借網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的輕量化提高了部署和應(yīng)用的便捷性，但是其精度較低。為此，如何設(shè)計(jì)一種精確的基于輕量網(wǎng)絡(luò)的離焦評(píng)估方法仍有待進(jìn)一步研究。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種工業(yè)圖像離焦評(píng)估方法和裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

2、根據(jù)本發(fā)明的第一個(gè)方面，提供了一種工業(yè)圖像離焦評(píng)估方法，該方法包括：

3、通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取工業(yè)圖像，并對(duì)工業(yè)圖像進(jìn)行分塊，得到圖像塊集合；

4、將圖像塊集合中的各圖像塊分別輸入訓(xùn)練完成的圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中，獲得各圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果，并將所有圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果的均值作為工業(yè)圖像的離焦評(píng)估結(jié)果；

5、其中，圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)包括多通路特征提取器、特征精修單元和量化單元；

6、其中，多通路特征提取器包括多個(gè)空洞卷積、特征拼接層和最大池化層；

7、其中，特征精修單元包括依次連接的雙通路通道注意力和卷積層，雙通路通道注意力包括第一自適應(yīng)最大池化層、第一自適應(yīng)平均池化層、特征拼接及展平層和第一全連接層；

8、其中，量化單元包括依次連接的第二自適應(yīng)最大池化層、特征展平層和第二全連接層。

9、根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，上述將圖像塊集合中的各圖像塊分別輸入訓(xùn)練完成的圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中，獲得各圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果包括：

10、利用預(yù)先構(gòu)建的訓(xùn)練樣本并結(jié)合預(yù)先設(shè)定的損失函數(shù)對(duì)圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)；

11、利用訓(xùn)練完成的多通路特征提取器對(duì)圖像塊集合中的圖像塊進(jìn)行特征提取，將提取到的多個(gè)特征進(jìn)行拼接，并對(duì)拼接結(jié)果執(zhí)行最大池化操作，得到初始特征圖；

12、利用訓(xùn)練完成的特征精修單元對(duì)初始特征圖執(zhí)行最大池化操作和平均池化操作，將池化操作的結(jié)果進(jìn)行拼接和展平操作，并將拼接和展平操作的結(jié)果進(jìn)行全連接操作與卷積操作，得到中間特征圖；

13、利用訓(xùn)練完成的量化單元對(duì)中間特征圖進(jìn)行最大池化操作，將最大池化操作的結(jié)果經(jīng)過(guò)展平操作后進(jìn)行全連接操作，得到圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果。

14、根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，上述利用訓(xùn)練完成的多通路特征提取器對(duì)圖像塊集合中的圖像塊進(jìn)行特征提取，將提取到的多個(gè)特征進(jìn)行拼接，并對(duì)拼接結(jié)果執(zhí)行最大池化操作，得到初始特征圖包括：

15、利用多個(gè)空洞卷積對(duì)圖像塊進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)特征圖，并利用特征拼接層將多個(gè)特征圖沿著空間維度進(jìn)行拼接，得到第一特征圖；

16、利用最大池化層對(duì)第一特征圖沿著高度維度和寬度維度執(zhí)行最大池化操作，得到第二特征圖，并將第二特征圖作為初始特征圖輸入到訓(xùn)練完成的特征精修單元中。

17、根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，上述利用訓(xùn)練完成的特征精修單元對(duì)初始特征圖執(zhí)行最大池化操作和平均池化操作，將池化操作的結(jié)果進(jìn)行拼接和展平操作，并將拼接和展平操作的結(jié)果進(jìn)行全連接操作與卷積操作，得到中間特征圖包括：

18、利用訓(xùn)練完成的雙通路通道注意力的第一自適應(yīng)最大池化層和第一自適應(yīng)平均池化層分別對(duì)初始特征圖進(jìn)行自適應(yīng)最大池化操作和自適應(yīng)平均池化操作，得到第三特征圖和第四特征圖；

19、利用訓(xùn)練完成的雙通路通道注意力的特征拼接及展平層對(duì)第三特征圖和第四特征圖沿著通道維度進(jìn)行拼接，得到第五特征圖，并將第五特征圖進(jìn)行展平，得到第六特征圖；

20、利用訓(xùn)練完成的雙通路通道注意力的第一全連接層對(duì)第六特征圖進(jìn)行多層線性處理，得到第七特征圖，并將第七特征圖與初始特征圖進(jìn)行相乘，得到第八特征圖；

21、利用訓(xùn)練完成的特征精修單元的卷積層對(duì)第八特征圖進(jìn)行卷積處理，得到第九特征圖，并將第九特征圖作為中間特征圖輸入到訓(xùn)練完成的量化單元中。

22、根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，上述利用訓(xùn)練完成的量化單元對(duì)中間特征圖進(jìn)行最大池化操作，將最大池化操作的結(jié)果經(jīng)過(guò)展平操作后進(jìn)行全連接操作，得到圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果包括：

23、利用訓(xùn)練完成的量化單元的第二自適應(yīng)最大池化層對(duì)中間特征圖進(jìn)行自適應(yīng)最大池化操作，得到第十特征圖；

24、利用訓(xùn)練完成的量化單元的特征展平層對(duì)第十特征圖進(jìn)行展平操作，得到第十一特征圖；

25、利用訓(xùn)練完成的量化單元的第二全連接層對(duì)第十一特征圖進(jìn)行多層線性處理，得到圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果。

26、根據(jù)本發(fā)明的第二個(gè)方面，提供了一種工業(yè)圖像離焦評(píng)估裝置，該裝置包括：

27、圖像塊獲取模塊，用于通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取工業(yè)圖像，并對(duì)工業(yè)圖像進(jìn)行分塊，得到圖像塊集合；

28、離焦評(píng)估模塊，用于將圖像塊集合中的各圖像塊分別輸入訓(xùn)練完成的圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中，獲得各圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果，并將所有圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果的均值作為工業(yè)圖像的離焦評(píng)估結(jié)果；

29、其中，圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)包括多通路特征提取器、特征精修單元和量化單元；

30、其中，多通路特征提取器包括多個(gè)空洞卷積、特征拼接層和最大池化層；

31、其中，特征精修單元包括依次連接的雙通路通道注意力和卷積層，雙通路通道注意力包括第一自適應(yīng)最大池化層、第一自適應(yīng)平均池化層、特征拼接及展平層和第一全連接層；

32、其中，量化單元包括依次連接的第二自適應(yīng)最大池化層、特征展平層和第二全連接層。

33、本發(fā)明的第三方面提供了一種電子設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序，其中，上述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行上述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)上述方法的步驟。

34、本發(fā)明的第四方面還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序或指令，上述計(jì)算機(jī)程序或指令被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述方法的步驟。

35、本發(fā)明通過(guò)對(duì)工業(yè)圖像進(jìn)行等間隔分塊，同時(shí)利用集成了多通路特征提取器、特征精修單元以及量化單元的圖像塊離焦評(píng)估網(wǎng)絡(luò)對(duì)各圖像塊進(jìn)行離焦評(píng)估，并綜合各圖像塊的離焦評(píng)估結(jié)果形成整個(gè)圖像的離焦評(píng)估結(jié)果。本發(fā)明能夠在便捷部署和應(yīng)用的同時(shí)，提高離焦評(píng)估的精度，為工業(yè)精密檢測(cè)提供技術(shù)支持。