【摘 要】
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随着人们对建筑、家居、手工艺品等生活必需品的品质要求不断地提高,木材市场竞争加剧,木材市场对木材加工行业的产品品质要求也越来越严格。而国内木材加工行业由于加工方式过于依赖人工导致了产品品质参差不齐、木材资源利用率低等问题,因此研发实木板材智能加工设备,将木材加工产业向智能制造转型升级,实现自动化、智能化就显得尤为重要。由于实木板材的无损检测技术可以代替人工获取板材表面的图像特征信息并做出决策,将在
【基金项目】
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江苏省重点研发计划（产业前瞻与关键核心技术）项目:基于深度学习的实木板材智能加工系统集成关键技术研发与应用（BE2019112）
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随着人们对建筑、家居、手工艺品等生活必需品的品质要求不断地提高,木材市场竞争加剧,木材市场对木材加工行业的产品品质要求也越来越严格。而国内木材加工行业由于加工方式过于依赖人工导致了产品品质参差不齐、木材资源利用率低等问题,因此研发实木板材智能加工设备,将木材加工产业向智能制造转型升级,实现自动化、智能化就显得尤为重要。由于实木板材的无损检测技术可以代替人工获取板材表面的图像特征信息并做出决策,将在实木板材智能加工系统起到决定性作用。因此本文将机器视觉技术和深度学习技术相结合,对实木板材的无损检测方法进行研究。研究内容如下:（1）搭建了实木板材图像在线采集系统,先后采集了杉木、山毛榉木、樱桃木、水曲柳、白桦木和樟子松木六个品种的板材图像,然后对图像进行去背景、滤波去噪等预处理操作后,分别制作了实木板材缺陷检测数据集和实木板材树种分类数据集。（2）针对传统SSD算法在实木板材表面缺陷检测工作中应用出现的缺陷定位与分类精度不高的问题,引入Dense Net121网络,在采用密集残差学习的思想避免特征图信息丢失的同时又增加了网络的深度,从而可以获得更深层次的信息,经实验验证,与SSD算法、Faster RCNN和YOLO算法相比,平均精度值提高至96.1%,对应于各种缺陷的P-R曲线更陡峭,曲线下的面积AP值更加趋近于1。（3）针对实木板材树种分类传统图像特征提取方法结合经典机器学习分类准确率低的问题,在Res Net101网络中引入注意力机制和空间金字塔池化策略,得到的AM-SPPRes Net卷积层相较于VGG16、Res Net50、Res Net101有更佳的特征提取能力,使用支持向量机替换全连接层学习AM-SPPRes Net得到的特征信息,将实木板材树种分类准确率得到了大幅提升,在测试集上的分类准确率达99%,且相较于其他模型拥有更加平衡的预测性能。（4）开发了一套实木板材无损检测系统。应用Qt软件、Open CV和Libtorch等第三方库开发了一套实木板材无损检测系统软件,系统包括图像采集、缺陷检测、树种分类、结果显示、数据查询等主要功能,具有良好的人机交互性。
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