【摘 要】
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中国木材资源有限,为改善利用率,通过机器视觉进行木材缺陷高效、可靠检测,既能消除人工检测压力大、效率低、精度差等缺点,又利于加强木材加工厂商智能化水平,现实意义重大。本文介绍了机器视觉检测技术国内外发展现状,论述了基于机器视觉检测木材缺陷有关理论与算法。机器视觉作为人类视觉模拟,再与AI组合应用,能显著改善检测效率、可靠性与准确性,不但有利于促进木材加工产业转型升级,而且有利于加强相关公司自动化与
【基金项目】
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国家林业局948项目:实木板材激光轮廓和色泽集成扫描技术的引进（2014-4-48）；
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中国木材资源有限,为改善利用率,通过机器视觉进行木材缺陷高效、可靠检测,既能消除人工检测压力大、效率低、精度差等缺点,又利于加强木材加工厂商智能化水平,现实意义重大。本文介绍了机器视觉检测技术国内外发展现状,论述了基于机器视觉检测木材缺陷有关理论与算法。机器视觉作为人类视觉模拟,再与AI组合应用,能显著改善检测效率、可靠性与准确性,不但有利于促进木材加工产业转型升级,而且有利于加强相关公司自动化与智能化发展程度,不管理论研究亦或实践应用,价值都非常显著。故而本课题进行基于深度学习的实木板材缺陷检测算法研究,具体包含以下几方面内容:（1）首先构建图像采集装置,采集以杉木为主实木板材表面缺陷图像,同时存储于样本数据库内,缺陷类型重点是活/死节、裂缝等,为保证精度合理性,选择深度学习算法完成缺陷检测。（2）研究了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN等一些经典目标检测算法,通过优劣对比分析,围绕实际情况考虑,最后选择Mask R-CNN算法当成本次研究模型。（3）引入了神经网络架构搜索算法,提出了Glance Network作为模型的前端网络,同时搭建了NAS-Mask R-CNN模型。以实木板材表面缺陷图像为对象,采用NAS-Mask R-CNN算法对其进行缺陷检测以及结果分析,发现NAS-Mask R-CNN算法在检测速度和检测精度方面都有很好的表现。（4）为了进一步对模型进行优化,因此引入了置信度优化策略,提高算法在工程应用中的稳定性。同时提出了多通道选择优化策略,对网络结构进行优化。经过实验结果对比,发现改进的NAS-Mask R-CNN算法在检测速度方面又有了很大的提升。通过实验平台搭建,实验算法的开发与优化等一系列工作的完成,最终提出的算法在检测精度和检测时间两方面都达到了项目要求。
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