AI算法+深度学习持续赋能木材行业，实现生产线全自动化升级收藏

近年来，中国木质家具制造行业，凭借着成本与质量等优势迅速发展，而作为木质家具行业的上游原材料——木材，其消耗量持续增长，目前中国已成为世界第二大木材消耗国木材质量的好坏，在一定程度上，决定了家具的价格，而判断木材产品的品质是否合格，其中一个重要的途径就是对其进行表面缺陷检测。

伴随着工业4.0的发展，传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求，许多木材企业采用机器视觉技术，实现对木材表面快速且稳定地检测，不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端，而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。

木材行业痛点洞察，全面探索AI升级之路在木材行业中，机器视觉检测系统的应用仍存在一些难点：其一，木材作为一种天然材料，其缺陷类型众多，不一致性极大，有许多不常见的缺陷类型未被记录；其二，同种缺陷下，颜色、纹理和形状也存在着较大差异；其三，木材部分活结缺陷从成像上看与木材本身花纹无异，较难分辨。

基于上述难点，导致传统机器视觉检测无法轻易实现对木材表面缺陷的全检，木材出厂产品合格率较低为了提高林业资源利用率，实现企业木材加工的可持续发展，使用基于AI算法+深度学习对木材缺陷进行图像检测，能够有效解决木材表面缺陷识别的准确率低和检测速度慢等问题，保障木材出厂质量的合格。

AI算法通过对大量木材图像样片的学习，建立深度学习模型，提高对图像的分析能力，从而分析更加复杂的图像，以此实现自动定义木材新的缺陷类型布局木材行业，加快视觉产品的落地基于深度学习能够准确检测和识别木材表面缺陷的能力，不少机器视觉公司深入研究深度学习技术，积极研发创新视觉产品，提升视觉应用对木材表面缺陷的自动检测与识别能力，深眸科技也不例外。

深眸科技通过层层调研和潜心研究，创新研发工业AI视觉系统，通过深度学习算法组合传统机器视觉，实时检测木材表面缺陷，快速识别并保存数据，解决木材行业客户痛点工业AI视觉系统，从工业相机拍摄的图像中提取信息，进行处理并加以理解，再将信息传递给机械臂等外部执行结构进行缺陷木材的剔除。

如在深眸科技提供技术支持的木材缺陷检测案例中，工业AI视觉系统通过AI算法实现对各类缺陷的大量图像样本进行学习，对每类缺陷建有一个准确的算法模型，实现了利用目标识别对木材常见缺陷进行精准定位其应用成效也十分显著，不仅达到了对100-600mm，宽度30-400mm的木板进行检测，加快检测速度至4m/s，还将漏检率降低至0.05%以下，实现对木材表面缺陷的精准识别。

近年来，AI算法+深度学习技术在机器视觉中的目标检测、图像分割等任务中都取得了卓越的成就，持续助力3C、新能源、医疗等领域实现生产线的自动化与智能化升级未来，深眸科技将继续创新技术，保持产品迭代，为客户提供合适的解决方案，实现视觉应用产品在更多场景实现落地。

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