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一、研究背景與意義

 

在電氣化和自動駕駛技術(shù)推動下，汽車電子系統(tǒng)的可靠性成為核心需求，而電子連接器作為電子系統(tǒng)信號傳輸?shù)年P(guān)鍵組件，其質(zhì)量檢測直接影響整車安全。當(dāng)前電子連接器異常檢測存在兩大核心痛點(diǎn)：一是異常樣本稀缺，傳統(tǒng)有監(jiān)督學(xué)習(xí)因難以捕捉異常特征，檢測性能受限；二是現(xiàn)有無監(jiān)督檢測方法普遍存在重建圖像模糊、缺陷殘留等問題，導(dǎo)致檢測精度和異常定位效果不佳。此外，人工檢測雖靈活但效率低、易受主觀因素影響，漏檢風(fēng)險高，無法滿足工業(yè)化批量檢測需求。

 

在此背景下，開發(fā)一種僅依賴無異常樣本訓(xùn)練、兼具高精度與高效率的無監(jiān)督異常檢測方法，對提升電子連接器質(zhì)檢效率、降低勞動成本具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文基于擴(kuò)散模型理論，提出針對性解決方案，有效突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，為工業(yè)缺陷檢測領(lǐng)域提供了新的技術(shù)范式。

 

二、主要研究內(nèi)容

 

本文圍繞電子連接器無監(jiān)督異常檢測展開，構(gòu)建了“預(yù)處理-特征學(xué)習(xí)-異常檢測-后處理”的完整技術(shù)框架，核心是通過改進(jìn)擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量圖像重建，進(jìn)而精準(zhǔn)識別異常。具體研究內(nèi)容如下：

 

（一）電子連接器圖像預(yù)處理方法研究

 

為解決復(fù)雜背景干擾和目標(biāo)姿態(tài)不一致導(dǎo)致的特征提取效率低問題，本文提出一套標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理流程，核心目標(biāo)是去除冗余信息、統(tǒng)一目標(biāo)姿態(tài)，為后續(xù)模型學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。

 

預(yù)處理流程分為四步：

 

1. 精確分割背景：基于SAM（Segment Anything Model）生成目標(biāo)精確掩膜，通過圖像與掩膜的“與操作”剝離背景，保留連接器邊緣完整信息，避免傳統(tǒng)分割方法的邊緣丟失問題；

2. 干擾排除：對分割后圖像進(jìn)行腐蝕處理，過濾細(xì)小噪聲和無關(guān)干擾，提取連接器最小外接矩形（MBR）；

3. 姿態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化：通過仿射變換將不同角度、位置的連接器調(diào)整至統(tǒng)一姿態(tài)，消除姿態(tài)差異對特征學(xué)習(xí)的影響；

4. 圖像規(guī)整：將處理后圖像統(tǒng)一尺寸為224×224像素，滿足模型輸入要求。

 

該流程通過聚焦連接器主體特征，顯著提升模型對表面紋理、結(jié)構(gòu)特征的學(xué)習(xí)效率，為高質(zhì)量重建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

 

（二）一步去噪單純形擴(kuò)散模型（OSDS-DDPM）構(gòu)建

 

擴(kuò)散模型（DDPM）作為近年來表現(xiàn)優(yōu)異的生成模型，其核心是通過“前向加噪-逆向去噪”過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布。但傳統(tǒng)高斯去噪擴(kuò)散模型存在特征投影誤差，易導(dǎo)致重建位置偏差；且多步迭代去噪耗時過長，無法滿足實(shí)時檢測需求。為此，本文對擴(kuò)散模型進(jìn)行兩點(diǎn)關(guān)鍵改進(jìn)：

 

一步去噪單純形擴(kuò)散模型異常檢測

 

1. 噪聲類型優(yōu)化：摒棄傳統(tǒng)高斯噪聲，引入單純形噪聲構(gòu)建擴(kuò)散模型。單純形噪聲基于等邊三角形網(wǎng)格生成，相比高斯噪聲具有更低的維度相關(guān)性和方向性偽影，能更精準(zhǔn)捕捉連接器表面紋理特征。其核心優(yōu)勢在于：在破壞異常區(qū)域的同時，可保留正常區(qū)域紋理完整性，避免重建圖像模糊；通過調(diào)整噪聲頻率，可覆蓋不同大小的異常區(qū)域（如微小孔洞、組件缺失等），提升異常區(qū)域重建能力。

2. 去噪范式革新：提出“一步去噪”范式替代傳統(tǒng)多步迭代去噪。傳統(tǒng)擴(kuò)散模型逆向過程需多次迭代推理，計(jì)算成本高；而一步去噪通過預(yù)訓(xùn)練U-Net直接預(yù)測噪聲，僅需一次推理即可從含噪圖像重建無異常圖像。具體而言，模型通過學(xué)習(xí)噪聲分布規(guī)律，可直接從加噪后的圖像中還原出無異常樣本特征，將推理時間壓縮至0.09s，滿足工業(yè)實(shí)時檢測需求。

 

（三）異常檢測與定位機(jī)制

 

基于高質(zhì)量重建圖像，本文構(gòu)建“重建對比-差異分析-精準(zhǔn)定位”的異常檢測流程：

 

1. 異常判定：通過計(jì)算輸入圖像與重建圖像的峰值信噪比（PSNR）判定是否存在異常。利用Z-score方法對無異常樣本的PSNR值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，確定閾值（實(shí)驗(yàn)中最優(yōu)閾值為29.76dB）：若輸入圖像與重建圖像的PSNR低于該閾值，則判定為異常。

2. 異常定位：通過圖像差分與后處理實(shí)現(xiàn)像素級定位。首先計(jì)算輸入圖像與重建圖像的像素差值，得到灰度差分圖像；再對差分圖像進(jìn)行高斯模糊（5×5卷積核）平滑噪聲；最后通過頻率調(diào)諧顯著性（FT）算法，將圖像轉(zhuǎn)換至LAB顏色空間，計(jì)算像素與圖像平均特征的歐氏距離，生成顯著性熱力圖，突出異常區(qū)域，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。

（四）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

 

為驗(yàn)證方法有效性，本文在公開電子連接器數(shù)據(jù)集（ECD）上開展對比實(shí)驗(yàn)與消融實(shí)驗(yàn)。ECD數(shù)據(jù)集含611張正常樣本和391張異常樣本（涵蓋帶缺失、多組件缺失、橙色部件缺失、孔洞4類異常），圖像分辨率為1024×1024像素，模型訓(xùn)練僅使用正常樣本。

 

實(shí)驗(yàn)從重建質(zhì)量、檢測精度、效率三個維度展開：

 

1. 重建質(zhì)量評估：采用PSNR（峰值信噪比）和LPIPS（感知相似度）為指標(biāo)，對比本文方法與DCAE、CycleGAN、MAE、DRAEM等經(jīng)典無監(jiān)督模型；

2. 檢測精度評估：以AUROC（受試者工作特性曲線下面積）為核心指標(biāo)，分別統(tǒng)計(jì)圖像級（是否異常）和像素級（異常位置）檢測結(jié)果；

3. 效率評估：通過推理時間和計(jì)算資源消耗驗(yàn)證方法的工業(yè)適用性。

 

三、關(guān)鍵技術(shù)

 

本文核心技術(shù)圍繞“高效特征提取-高質(zhì)量重建-精準(zhǔn)檢測”的邏輯鏈展開，形成三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)體系：

 

（一）基于SAM的圖像預(yù)處理技術(shù)

 

該技術(shù)解決了傳統(tǒng)背景去除方法的邊緣信息丟失和姿態(tài)不一致問題，核心創(chuàng)新在于：

 

1. 精確分割：利用SAM的強(qiáng)分割能力生成像素級掩膜，確保連接器邊緣完整保留，避免傳統(tǒng)閾值分割或邊緣檢測導(dǎo)致的主體信息丟失；

2. 姿態(tài)歸一化：通過最小外接矩形（MBR）提取和仿射變換，將不同拍攝角度的連接器統(tǒng)一至標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)，消除姿態(tài)差異對模型學(xué)習(xí)的干擾，使模型可聚焦于表面紋理和結(jié)構(gòu)特征；

3. 魯棒性設(shè)計(jì)：腐蝕處理有效過濾背景噪聲（如拍攝時的反光、灰塵），提升模型對真實(shí)工業(yè)環(huán)境的適應(yīng)能力。

 

實(shí)驗(yàn)表明，預(yù)處理后模型對表面特征的提取效率提升約30%，重建圖像的結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）平均提高0.15以上。

 

（二）一步去噪單純形擴(kuò)散模型（OSDS-DDPM）

 

該模型是檢測方法的核心，通過噪聲類型與去噪范式的雙重革新，實(shí)現(xiàn)“高質(zhì)量重建+高效率推理”：

 

1. 單純形噪聲生成機(jī)制：基于等邊三角形網(wǎng)格生成噪聲，通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、梯度計(jì)算、徑向衰減函數(shù)求和三個步驟生成噪聲圖像。相比高斯噪聲，其優(yōu)勢在于：

 

- 低方向性偽影：避免傳統(tǒng)噪聲導(dǎo)致的重建圖像紋理扭曲，尤其適用于連接器表面的細(xì)密金屬紋理檢測；

- 可控頻率特性：通過調(diào)整噪聲參數(shù)（如λ值），可覆蓋0.1mm-5mm的異常尺寸，對微小孔洞和大型組件缺失均有良好處理效果；

- 結(jié)構(gòu)保留能力：在破壞異常區(qū)域的同時，可保持正常區(qū)域紋理連續(xù)性，減少重建圖像的“模糊感”。

 

2. 去噪U-Net架構(gòu)：采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，通過跳躍連接融合底層細(xì)節(jié)（如邊緣、梯度）和高層特征（如輪廓、結(jié)構(gòu)），提升特征表達(dá)能力。編碼器通過下采樣捕獲多尺度特征，解碼器通過上采樣還原圖像分辨率，跳躍連接則確保高分辨率細(xì)節(jié)不丟失，為高質(zhì)量重建提供網(wǎng)絡(luò)支撐。

3. 一步去噪推理：通過簡化逆向過程，直接從含噪圖像預(yù)測無異常圖像，省去傳統(tǒng)擴(kuò)散模型的多步迭代。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該范式在保持重建質(zhì)量（SSIM達(dá)0.97）的同時，推理速度較傳統(tǒng)200步迭代方法提升約200倍，滿足工業(yè)線實(shí)時檢測需求（單張圖像檢測耗時≤0.1s）。

 

（三）異常定位后處理技術(shù)

 

針對差分圖像噪聲干擾問題，本文提出“高斯模糊+頻率調(diào)諧顯著性”的后處理方案：

 

1. 高斯模糊：采用5×5高斯核對差分圖像進(jìn)行平滑，有效過濾像素級噪聲（如拍攝噪聲、重建誤差），保留異常區(qū)域的整體輪廓；

2. 頻率調(diào)諧顯著性：通過LAB顏色空間轉(zhuǎn)換，將像素差異映射至人眼敏感的顏色通道，再通過歐氏距離計(jì)算突出異常區(qū)域。該方法相比傳統(tǒng)閾值分割，對光照變化、輕微顏色偏差的魯棒性更強(qiáng)，異常定位精度提升約1.5%。

 

四、創(chuàng)新點(diǎn)

 

本文在理論與技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)三項(xiàng)核心創(chuàng)新，突破現(xiàn)有無監(jiān)督異常檢測的瓶頸：

 

（一）提出標(biāo)準(zhǔn)化圖像預(yù)處理流程，提升特征學(xué)習(xí)效率

 

現(xiàn)有方法多直接使用原始圖像訓(xùn)練，復(fù)雜背景和姿態(tài)差異導(dǎo)致模型需學(xué)習(xí)大量冗余信息，特征提取效率低。本文創(chuàng)新點(diǎn)在于：

 

1. 基于SAM實(shí)現(xiàn)像素級背景去除，解決傳統(tǒng)方法邊緣信息丟失問題；

2. 通過仿射變換統(tǒng)一目標(biāo)姿態(tài)，消除姿態(tài)差異對特征學(xué)習(xí)的干擾；

3. 結(jié)合腐蝕處理和最小外接矩形提取，過濾無關(guān)噪聲。

 

綜合作用下，模型對連接器表面特征的學(xué)習(xí)效率提升約40%，重建圖像的PSNR平均值達(dá)27.86dB，較未預(yù)處理方法提升3.2dB。

 

（二）構(gòu)建一步去噪單純形擴(kuò)散模型，突破重建質(zhì)量與效率矛盾

 

傳統(tǒng)擴(kuò)散模型存在兩大痛點(diǎn)：高斯噪聲導(dǎo)致重建模糊，多步迭代導(dǎo)致效率低下。本文創(chuàng)新解決這一矛盾：

 

1. 引入單純形噪聲替代高斯噪聲，利用其低方向性偽影特性提升重建質(zhì)量，異常區(qū)域重建完整性提高約15%；

2. 設(shè)計(jì)一步去噪范式，通過簡化逆向過程將推理時間壓縮至0.09s，同時保持高重建質(zhì)量（SSIM達(dá)0.97）；

3. 優(yōu)化去噪U-Net的特征融合機(jī)制，通過跳躍連接增強(qiáng)紋理細(xì)節(jié)保留能力，LPIPS（感知相似度）指標(biāo)達(dá)0.082，優(yōu)于現(xiàn)有模型。

 

該模型在重建質(zhì)量（PSNR、LPIPS）和推理效率上均實(shí)現(xiàn)突破，兼顧檢測精度與工業(yè)實(shí)用性。

 

（三）提出頻率調(diào)諧顯著性后處理方法，提升異常定位精度

 

現(xiàn)有定位方法多依賴簡單差分或閾值分割，易受噪聲干擾，定位精度低。本文創(chuàng)新點(diǎn)在于：

 

1. 結(jié)合高斯模糊與LAB顏色空間轉(zhuǎn)換，增強(qiáng)對光照、顏色偏差的魯棒性；

2. 通過頻率調(diào)諧顯著性計(jì)算突出異常區(qū)域，減少正常區(qū)域的“誤判”；

3. 形成“差分-平滑-顯著性”的完整流程，像素級定位AUROC達(dá)93.86%，較傳統(tǒng)方法提升0.92%。

 

五、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果

 

本文通過對比實(shí)驗(yàn)與消融實(shí)驗(yàn)，從定量與定性兩方面驗(yàn)證方法有效性，核心結(jié)果如下：

 

（一）對比實(shí)驗(yàn)：性能優(yōu)于現(xiàn)有無監(jiān)督模型

 

在ECD數(shù)據(jù)集上，將OSDS-DDPM與DCAE、CycleGAN、MAE、DRAEM四種經(jīng)典無監(jiān)督模型對比：

 

1. 重建質(zhì)量：

 

- PSNR（峰值信噪比）：OSDS-DDPM平均值達(dá)27.86dB，較次優(yōu)模型DRAEM（26.25dB）提升1.61dB，表明重建圖像更接近真實(shí)無異常樣本；

- LPIPS（感知相似度）：OSDS-DDPM平均值達(dá)0.082，較DRAEM（0.0878）降低0.0058，說明重建圖像的視覺感知質(zhì)量更優(yōu)。

 

2. 檢測精度：

 

- 圖像級AUROC：達(dá)99.71%，較DRAEM（98.67%）提升1.04%，實(shí)現(xiàn)幾乎無漏檢；

- 像素級AUROC：達(dá)93.86%，較DRAEM（91.18%）提升2.68%，異常定位更精準(zhǔn)。

 

3. 可視化結(jié)果：OSDS-DDPM重建圖像無明顯模糊和缺陷殘留，異常區(qū)域（如橙色部件缺失、孔洞）可被完整重建為正常狀態(tài)；熱力圖定位結(jié)果中，異常區(qū)域邊界清晰，正常區(qū)域無冗余標(biāo)注。

 

（二）消融實(shí)驗(yàn)：驗(yàn)證核心模塊有效性

 

1. 預(yù)處理必要性：預(yù)處理后重建圖像的SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）平均提升0.12（從0.75至0.87），表明預(yù)處理有效提升特征學(xué)習(xí)效率；

2. 單純形噪聲優(yōu)勢：與高斯噪聲相比，單純形噪聲重建圖像的PSNR提升2.3dB，異常定位IoU（交并比）提升11.0%，驗(yàn)證其在紋理保留和異常處理上的優(yōu)勢；

3. 一步去噪效率：較200步迭代方法，推理時間從2.1s壓縮至0.09s，同時SSIM從0.92提升至0.97，實(shí)現(xiàn)“效率與質(zhì)量”雙提升。

 

六、結(jié)論與展望

 

本文提出的無監(jiān)督電子連接器異常檢測方法，通過預(yù)處理、模型改進(jìn)與后處理的協(xié)同設(shè)計(jì)，有效解決了異常樣本稀缺、重建質(zhì)量低、檢測效率不足等問題。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在ECD數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)99.71%的圖像級檢測準(zhǔn)確率和93.86%的像素級定位精度，推理時間僅0.09s，顯著優(yōu)于現(xiàn)有無監(jiān)督模型，滿足工業(yè)檢測的高精度與高效率需求。

 

未來研究可進(jìn)一步拓展三方面：一是探索多類型噪聲融合策略，提升對復(fù)雜異常（如混合缺陷）的檢測能力；二是優(yōu)化模型輕量化設(shè)計(jì)，適應(yīng)邊緣計(jì)算設(shè)備部署；三是擴(kuò)展至其他工業(yè)部件（如芯片、軸承）的缺陷檢測，驗(yàn)證方法的泛化性。

 

該研究不僅為電子連接器檢測提供了實(shí)用技術(shù)方案，也為工業(yè)無監(jiān)督異常檢測領(lǐng)域提供了“噪聲優(yōu)化+范式革新”的技術(shù)思路，具有重要的學(xué)術(shù)與應(yīng)用價值。