算法应用于LCD线缺陷检测与识别

　　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LCD线缺陷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。