深度學習算法應(yīng)用于板材表面缺陷檢測與識別

2023-08-30 10:25:56 精質(zhì)視覺

　　板材在日常生活中被廣泛使用。其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)合深度學習對木板材缺陷進行檢測，能夠有效解決板材表面缺陷識別的準確性和檢測速度等問題。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。

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。

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(fù)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(fù)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。