實木板材在國民經濟中扮演重要角色，被廣泛使用在國家建設中。為了提高林業資源利用率，實現企業木材加工的可持續發展，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。實木板材加工設備的研制已經取得一定成績，但大多數實木板材智能加工設備功能單一，缺乏多種功能一體化的經濟型設備。 實木板材特征識別往往采用傳統圖像處理技術，缺陷識別率較低，利用機器視覺檢測技術結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加工產品的質量有一定的影響，產品效益會受到檢測速度的影響。

01、缺陷種類及其特性分析

木材缺陷是指出現在木材上會降低其質量， 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（節子、裂紋、樹干形狀缺陷、構造缺陷、傷疤等） 和加工缺陷（木材鋸解過程中形成的）。 根據節子與周圍木材的連生程度，可以將節子缺陷劃分為木材最常見的兩種缺陷：活節和死節兩類。按照裂紋在木材上的位置可以劃分為側面裂紋、 端面裂紋和貫通裂紋三類。 由于活節、 死節、 蛀孔、 裂紋、 腐朽等缺陷會降低產品的觀賞性， 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、 死節、 蛀孔、 裂紋、 腐朽等種類。

02、圖像采集系統

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 相機被廣泛應用于不同領域的目標檢測上。 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，當光照環境條件發生較大變化時，CCD 獲取到的圖像信息會出現欠飽和的狀況。因此，光照條件穩定可以提高實木板材缺陷圖像的質量，提高實木板材圖像的識別準確率。光照環境設計如下：（1）采取適合圖像采集的光照環境，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場， 由于光照強度不穩定， 將會造成圖像細節部分分辨率低。（2）選用條形線光源，實現 CCD 相機在單線區域的均勻光照。光源照度不均勻會造成圖像中出現亮斑或陰影區域，影響圖像質量。

03、缺陷檢測系統

訓練缺陷樣本集，最終實現木材缺陷準確分類的目的。 首先使用圖像采集設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材料，經過機械加工形成基板，使用膠粘劑將打印好的木質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的運輸過中， 可能會出現表面缺陷，例如做常見刮痕缺陷。

機器視覺技術結合深度學習算法，可以實現木材圖像采集、特征提取和識別分類，有效定位木材表面缺陷位置和區分木材表面缺陷類型。 且比傳統檢測方法的檢測精度和識別效率高，能對生產線上的產品進行實時監控和在線處理， 提高木材加工企業的核心競爭力和自動化水平。 利用機器視覺技術檢測木材缺陷可解決因人工識別導致判斷誤差大的問題，提高木材加工企業的生產效率、 經濟效益和社會價值。 聲明：部分內容來源于網絡，僅供讀者學術交流，如有侵權，請聯系刪除。

審核編輯：郭婷