深度学习算法应用于木板表面缺陷检测与识别收藏

实木板材在国民经济中扮演重要角色，被广泛使用在国家建设中其特征识别往往采用传统图像处理技术，缺陷识别率较低，利用机器视觉检测技术结合深度学习对实木板材缺陷进行检测，能够有效解决实木板材表面缺陷识别的准确性和检测速度等问题。

实木板材缺陷识别的准确性对企业加工产品的质量有一定的影响，产品效益会受到检测速度的影响缺陷种类及其特性分析木材缺陷是指出现在木材上会降低其质量， 影响其使用的各种缺点实木板材缺陷具体可以归纳为三大类：生物危害缺陷（腐朽、虫害等）、 生长缺陷（节子、裂纹、树干形状缺陷、构造缺陷、伤疤等） 和加工缺陷（木材锯解过程中形成的）。

根据节子与周围木材的连生程度，可以将节子缺陷划分为木材最常见的两种缺陷：活节和死节两类按照裂纹在木材上的位置可以划分为侧面裂纹、 端面裂纹和贯通裂纹三类由于活节、 死节、 蛀孔、 裂纹、 腐朽等缺陷会降低产品的观赏性， 更会使实木板材密度不均匀、 力学性能受影响， 降低其使用价值。

因此， 实木板材缺陷检测过程主要检测的缺陷有活节、 死节、 蛀孔、 裂纹、 腐朽等种类

图像采集系统CCD 相机信号输出一致性好、体积小、重量轻、具有抗震性，采集图像的分辨率高，因此，CCD 相机被广泛应用于不同领域的目标检测上CCD 相机有线阵和面阵两种类型，线阵 CCD 相机受光照影响程度小，分辨率高，实现高速非接触检测，检测精度高，总体而言，线阵 CCD 相机性价比优于面阵 CCD 相机。

因此，本文选择线阵 CCD 相机作为图像采集相机

在采集实木板材缺陷图像时，当光照环境条件发生较大变化时，CCD 获取到的图像信息会出现欠饱和的状况因此，光照条件稳定可以提高实木板材缺陷图像的质量，提高实木板材图像的识别准确率光照环境设计如下：（1） 采取适合图像采集的光照环境，减弱周围光线影响图像采集。

光线在实木板材表面会有反射现象，图像会有噪声干扰，造成图像模糊，降低实木板材检测的精度在实木板材缺陷检测现场， 由于光照强度不稳定， 将会造成图像细节部分分辨率低（2） 选用条形线光源，实现 CCD 相机在单线区域的均匀光照。

光源照度不均匀会造成图像中出现亮斑或阴影区域，影响图像质量缺陷检测系统训练缺陷样本集，最终实现木材缺陷准确分类的目的首先使用图像采集设备获得木材表面图像，其次按照目标要求分割采集到的图像，接着可以利用深度学习算法对分割后的图像进行特征提取，最后通过分类器进行分类识别，经过一系列的图像处理算法来检测木材缺陷。

以具有复杂纹理的木板表面刮痕缺陷检测为例：市场上的木板主要以人造板为主，是以木板或其他非木质材料，经过机械加工形成基板，使用胶粘剂将打印好的木质纹理和基板粘连压制形成的因为制造过程复杂，在木板加工以及后续的运输过中， 可能会出现表面缺陷，例如做常见刮痕缺陷。

机器视觉技术结合深度学习算法，可以实现木材图像采集、特征提取和识别分类，有效定位木材表面缺陷位置和区分木材表面缺陷类型且比传统检测方法的检测精度和识别效率高，能对生产线上的产品进行实时监控和在线处理， 提高木材加工企业的核心竞争力和自动化水平。

利用机器视觉技术检测木材缺陷可解决因人工识别导致判断误差大的问题，提高木材加工企业的生产效率、 经济效益和社会价值。（文章来源于三维外观缺陷检测，如有侵权，请联系删文）

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