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，缺陷識別率較低，利用機器視覺檢測技術結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)加工產品的質量有一定的影響，產品效益會受到檢測速度的影響。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

圖像采集系統(tǒng)V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　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。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　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(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。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　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量，提高實木板材圖像的識別準確率。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

缺陷檢測系統(tǒng)V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　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。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　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(xù)的運輸過中， 可能會出現表面缺陷，例如做常見刮痕缺陷。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　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(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，能對生產線上的產品進行實時監(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。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　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(yè)的生產效率、 經濟效益和社會價值。V9u機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺