森工行业中木材的视觉缺陷自动检测技术

工业风向标

　　1、技术背景

　　我国森林资源虽然丰富，但人均占比却很少，随着人们对实木木材需求的日益增加，提高木材在生产和制造过程中的利用率成为森工行业迫在眉睫的问题。为有效提高木材的利用率，需要准确定位木材中的缺陷，而传统的木材缺陷检测主要由熟练工人完成，但基于肉眼观测的缺陷检测常常受到主观差异以及疲劳等不确定因素的影响。本项目改进了现有木材缺陷检测方法自动化程度低的弊端，利用线扫描相机采集拼接图像，采用融合视觉表观特征的级联筛选检索策略，确定木材身份，基于深度学习，对结痂、开裂等木材缺陷分类识别。该项技术能够提高了木材加工企业对于整批木材的合理利用，对于促进森工生产线的柔性化、定制化加工，具有很高的生产实用价值。

　　2、技术特点

　　减少人工成本，提高木材加工企业的木材缺陷检测自动化水平；

　　自动定位缺陷特征和类型，有利于企业针对木料缺陷进行优化利用，提高木材的有效利用率；

　　基于木材自然表观的身份检索有利于实现木材的身份追溯以及生产工艺优化。

　　3、技术内容

　　木材图像自动拼接技术：采用工业线扫描相机作为木材采集设备，根据传送带输送速率，结合视觉帧拼接技术与帧缓冲技术，设计了一种木材自动拼接采集算法；

　　木材身份检索：根据木材不同的表观特征，设计了融合表观特征的级联筛选检索方案，实现了木材的唯一身份认证；

　　基于深度学习的缺陷检测：基于快速深度学习网络模型，对结痂、开裂等木材缺陷训练、分类，实现了木材缺陷的实时自动化检测；

　　木材多尺度测量及定位：设计了用于木材尺度测量的多相机视觉检测系统，能够准确地提取木料的物理尺寸特征。

tank3093

楼主，这是个什么东东