實木板材在國民經(jīng)濟中扮演重要角色，被廣泛使用在國家建設(shè)中。為了提高林業(yè)資源利用率，實現(xiàn)企業(yè)木材加工的可持續(xù)發(fā)展，基于深度學習對實木板材缺陷圖像進行檢測，準確檢測和識別表面缺陷位置信息。實木板材加工設(shè)備的研制已經(jīng)取得一定成績，但大多數(shù)實木板材智能加工設(shè)備功能單一，缺乏多種功能一體化的經(jīng)濟型設(shè)備。

實木板材特征識別往往采用傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，缺陷識別率較低，利用機器視覺檢測技術(shù)結(jié)合深度學習對實木板材缺陷進行檢測，能夠有效解決實木板材表面缺陷識別的準確性和檢測速度等問題。實木板材缺陷識別的準確性對企業(yè)加工產(chǎn)品的質(zhì)量有一定的影響，產(chǎn)品效益會受到檢測速度的影響。

缺陷種類及其特性分析

木材缺陷是指出現(xiàn)在木材上會降低其質(zhì)量，影響其使用的各種缺點。實木板材缺陷具體可以歸納為三大類：生物危害缺陷（腐朽、蟲害等）、生長缺陷（節(jié)子、裂紋、樹干形狀缺陷、構(gòu)造缺陷、傷疤等）和加工缺陷（木材鋸解過程中形成的）。

根據(jù)節(jié)子與周圍木材的連生程度，可以將節(jié)子缺陷劃分為木材最常見的兩種缺陷：活節(jié)和死節(jié)兩類。按照裂紋在木材上的位置可以劃分為側(cè)面裂紋、端面裂紋和貫通裂紋三類。由于活節(jié)、死節(jié)、蛀孔、裂紋、腐朽等缺陷會降低產(chǎn)品的觀賞性，更會使實木板材密度不均勻、力學性能受影響，降低其使用價值。因此，實木板材缺陷檢測過程主要檢測的缺陷有活節(jié)、死節(jié)、蛀孔、裂紋、腐朽等種類。

圖像采集系統(tǒng)

CCD相機信號輸出一致性好、體積小、重量輕、具有抗震性，采集圖像的分辨率高，因此，CCD相機被廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域的目標檢測上。

CCD相機有線陣和面陣兩種類型，線陣CCD相機受光照影響程度小，分辨率高，實現(xiàn)高速非接觸檢測，檢測精度高，總體而言，線陣CCD相機性價比優(yōu)于面陣CCD相機。因此，本文選擇線陣CCD相機作為圖像采集相機。

在采集實木板材缺陷圖像時，當光照環(huán)境條件發(fā)生較大變化時，CCD獲取到的圖像信息會出現(xiàn)欠飽和的狀況。因此，光照條件穩(wěn)定可以提高實木板材缺陷圖像的質(zhì)量，提高實木板材圖像的識別準確率。

光照環(huán)境設(shè)計如下：

（1）采取適合圖像采集的光照環(huán)境，減弱周圍光線影響圖像采集。光線在實木板材表面會有反射現(xiàn)象，圖像會有噪聲干擾，造成圖像模糊，降低實木板材檢測的精度。在實木板材缺陷檢測現(xiàn)場，由于光照強度不穩(wěn)定，將會造成圖像細節(jié)部分分辨率低。

（2）選用條形線光源，實現(xiàn)CCD相機在單線區(qū)域的均勻光照。光源照度不均勻會造成圖像中出現(xiàn)亮斑或陰影區(qū)域，影響圖像質(zhì)量。

缺陷檢測系統(tǒng)

訓練缺陷樣本集，最終實現(xiàn)木材缺陷準確分類的目的。

首先使用圖像采集設(shè)備獲得木材表面圖像，其次按照目標要求分割采集到的圖像，接著可以利用深度學習算法對分割后的圖像進行特征提取，最后通過分類器進行分類識別，經(jīng)過一系列的圖像處理算法來檢測木材缺陷。

以具有復雜紋理的木板表面刮痕缺陷檢測為例：

市場上的木板主要以人造板為主，是以木板或其他非木質(zhì)材料，經(jīng)過機械加工形成基板，使用膠粘劑將打印好的木質(zhì)紋理和基板粘連壓制形成的。因為制造過程復雜，在木板加工以及后續(xù)的運輸過中，可能會出現(xiàn)表面缺陷，例如做常見刮痕缺陷。

機器視覺技術(shù)結(jié)合深度學習算法，可以實現(xiàn)木材圖像采集、特征提取和識別分類，有效定位木材表面缺陷位置和區(qū)分木材表面缺陷類型。且比傳統(tǒng)檢測方法的檢測精度和識別效率高，能對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進行實時監(jiān)控和在線處理，提高木材加工企業(yè)的核心競爭力和自動化水平。利用機器視覺技術(shù)檢測木材缺陷可解決因人工識別導致判斷誤差大的問題，提高木材加工企業(yè)的生產(chǎn)效率、經(jīng)濟效益和社會價值。

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