深度学习算法应用于板材表面缺陷检测与识别

　　板材在日常生活中被广泛使用。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木板材缺陷进行检测，能够有效解决板材表面缺陷识别的准确性和检测速度等问题。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。

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。

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。