【摘 要】
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木材表面缺陷检测是木材加工及木材加工工业智能化的重要环节。为了提升木材的利用效率,各国学者提出了多种木材表面缺陷检测方法。但是木材表面缺陷的纹理结构、颜色与尺寸等特征差异较大,给缺陷的定位与识别带来了巨大困难。首先目前的木材缺陷检测没有公开的木材表面缺陷数据集,不能较好地做到对缺陷区域进行统一的检测识别。然后没有简单易实现的算法实现缺陷的检测。对此,本文主要从缺陷检测和缺陷识别两个方面进行研究。研
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木材表面缺陷检测是木材加工及木材加工工业智能化的重要环节。为了提升木材的利用效率,各国学者提出了多种木材表面缺陷检测方法。但是木材表面缺陷的纹理结构、颜色与尺寸等特征差异较大,给缺陷的定位与识别带来了巨大困难。首先目前的木材缺陷检测没有公开的木材表面缺陷数据集,不能较好地做到对缺陷区域进行统一的检测识别。然后没有简单易实现的算法实现缺陷的检测。对此,本文主要从缺陷检测和缺陷识别两个方面进行研究。研究内容包括以下几个方面:（1）本文采集了结节、孔洞、腐烂、裂纹和褐变等五种缺陷与正常木材表面图像共六种木材表面图像。利用剪切、仿射变换、旋转、镜像翻转、随机噪声、图像增强等方式进行数据增强。（2）搭建了基于深度迁移学习的木材表面缺陷检测模型。首先利用在PASCAL VOC和MS COCO数据集上的预训练权重初始化Faster R-CNN、YOLOv3和SSD模型,然后训练本文木材表面缺陷检测模型,对这三种模型以相同超参数设置实验对比发现YOLOv3和SSD更适合本文数据集,接着通过置信度的调优、K-means边框预测以及特征提取器的轻量化三个方面优化这两个模型,经过实验验证与对比优化后的模型能够更好的进行木材表面缺陷检测和定位。（3）搭建了基于深度迁移学习的木材表面缺陷识别模型。对比分析经典深度学习模型Alex Net、Inception-v3和Res Net50,迁移学习Image Net大型数据集预训练模型来进行图像分类识别,选择合适的分类器提高模型精度,最后多模型融合使得小样本的木材缺陷数据集的检测有了较高的准确率。实验结果表面本文搭建的模型在数据集中拥有高的检测精度,对木材缺陷有较好的定位和分类识别能力。在实际的木材加工中,能够使木材的使用效率得到提升,有一定的工业使用价值。
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