图像算法从业一年的体验

序幕

在老家的一个私企从事图像算法这个行业已经将近一年，说是这一年学到了什么的话，可能就是如何应用框架对数据进行训练了吧；说是养成了什么习惯，可能就是越来越懒了吧。下面给大家总结一下我个人这一年工作以来的感受。（本文纯纯txt版本，文末有话要说）

拉开序幕

我是从事工业故障（缺陷）方面的检测工作，其中一些涉及到公司内部信息的我这里便不进行提及了。
对于工业故障检测，我们应用的主要方案大致就是：

1. 数据处理+图像处理+深度学习+图像处理
2. 数据处理+图像处理+深度学习+深度学习+图像处理

数据处理

先说第一种，图像处理+深度学习+图像处理。这个可以解决大多数故障的检测、分割和形态判断。
一般工业故障数据都比较少，故障要是多的话，那就得回炉重造了，所以说，你得先对数据进行增强。前一阵，各路大神对数据增强的方法进行了大量的研究，这里我就说一说我常用的，主要还得是根据数据和故障的特性进行增强（比如一个不可能翻转的零件，我感觉你进行翻转旋转这样的增强也没啥用）。

我这里数据增强主要分为两种情况，第一种是你手里面基本故障形态都有了，但是数量不多，你可以试试：图像翻转、旋转、仿射、各种模糊（高斯、中值。。。）、运动图像模糊、添加噪声（高斯、条纹。。。）、马赛克（这里指的是yolo里面的，不是电影里面的）、均衡化。 这些用的多一点，其他的还有什么雨滴噪声啊，copy-paste啥的啊也不怎么用，这里说一点，我个人尝试过GAN、编码器也是可以进行数据增强的，但是限制条件有点多，增强完你还得一张一张的选，感觉没啥意思。
第二种是，你手里没啥故障的数据，但是你知道故障应该是什么样子，那么你可以试试PS，或者自己对零件进行破坏，然后再进行第一种方式。大家也知道，故障这个东西就和指纹一样，基本都不一样，你要PS全部可能的故障基本也不太现实，所以你就PS点特征比较典型的故障，然后合理的变换一下形态就可以了。严谨一点就是：故障具有多样性、差异性和未知性，你是PS不完的，我们要做的就是实现 “以偏概全”。

“数据增强在我这里没有存在即合理这一说，它得是客观存在，才能合理。”

图像预处理

差不多数据增强完事了，就得进行第一个图像处理了，也就是图像预处理这个步骤。你先根据你数据的特征和故障的特征进行简单的图像处理（当然这步是非必要的，你要是图像质量挺不错，故障清晰可见，那就没啥必要了），如果你要求实时性的话，这里的处理一般不能太复杂，这个也是根据数据的特性进行预处理的，这里我说几种情况：
1） 你的图像采集到的太黑或者太亮，你就直方图均衡化、自适应直方图均衡化；
2） 你的图像要是太大，你就缩小，一般不用放大；
3） 可以适当的添加一点模糊处理，减少噪声，就像高斯、中值啥的；
4） 剩下的就是具体问题具体分析了，比如频域滤波、二阶滤波器啥的。

当然，要是要求实时性的话，最好是：能看清故障的前提下，图像越小越好，作用不大的滤波器越少越好

深度学习模型

我目前接触到的主要就是检测和分割模型，因为都是对故障进行识别定位，所以分类模型几乎是用不到的。主要就是说说检测和分割模型。

检测模型是我用的最多的，只要不涉及到对于距离，面积的精准把控，一般不用分割，用着用着就感觉，那个东西没有检测准，而且标记也费劲。
我们可能对实时性要求不是很高，现在我主要用的是两阶段的FasterRCNN，这个模型虽然出来了好几年了，但是相比于其他模型来说，这个模型有下面两个优点：
1） 模型和框架都比较成熟，用起来和改起来都很方便；
2） 准的很！试过很多两阶段的模型，用起来这个还是效果最好的；
对于工业的故障检测，甲方爸爸就是让你全检测出来，一个别误报，一个别漏报，但是做过这方面的人可能都知道，不管啥模型，都不可能达到100%的准确率和识别率。你能做的就是选一个模型，推理时间满足要求、准确率满足要求、还得让硬件跟得上。说到这里我说一下我用faster-rcnn的电脑配置吧（公司是服务器不能说），我的显卡是N卡2080S，内存32G，跑上Faster还可以，速度啥的平均下来50fps吧。至于单阶段的检测模型，就像YOLO1~5全家桶，这些效果和Faster相比还是差点，但是确实是快。

然后是分割模型，用分割模型一般就是看角度的偏移，有没有哪块缺失了这种，我一般用Mask就差不多够了，有的时候会用HTC模型，但是感觉效果都差不多。我这个感觉没啥说的，只要数据好一点，标记的好一点，分割效果确实还可以。

图像后处理

这一步其实就是给客户看的了，你想想都识别出来了，你后处理也没啥用，就是给客户看的清除一点，好看一点。当然，也不排除后面对类别进行筛选、提取啥的。具体就看你啥要求了。我这里一般就是简单的图像处理方法，二值化、腐蚀膨胀啥的。

深度学习模型+1

然后是第二种，和第一种相比多了一个深度学习模型，这个模型我一般都是用来定位的，就是那种背景乱乱的，就加一个模型进行定位，当然，这个模型我选的一般也都是检测模型，这里说明一点，两个模型最好用一个框架，这样调用的时间能快一点。至于单阶段模型还是双阶段模型的话，我还是选双阶段的，毕竟人家准。

闭幕

可能也就这样了，打字太累了。如果表达的不正确，欢迎大家鸟悄的和我说。也欢迎大家提出不同的观点。

重要的事

如果有视觉方面需求的，特别是工业检测方面的，可以联系我：
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