【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测方法
[0001]本专利技术涉及机器视觉
，具体为一种基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测方法。
技术介绍
[0002]近年，随着人们对环保和健康的重视，木质板材作为一种绿色材料受到了越来越多的重视和青睐，被广泛应用在现代家居建筑的装修中，深受市场的欢迎。而市场对木质板材产品的需求量不断上升，使得人们对木质板材的关注已从需求量层面过渡到板材品质上，这也就意味着板材的质量检测是决定板材价值的重要前提。木质板材常见的缺陷类型主要包括内部节子、裂纹、伤疤、虫眼和夹皮等。
[0003]早期，针对木质板材表面缺陷检测，主要依靠人工目检的方式，通过人的肉眼来检测木质板材的表面是否存在缺陷。而随着木质板材加工量的不断扩大，人为检测缺陷的方式已不能满足板材企业的高速化发展需求，存在着检测速度慢、检测精度低、人工成本高以及主观性强等问题。
[0004]后来，随着机器视觉、深度学习技术的飞速发展，大量学者在传统机器视觉技术基础上融合深度学习方法，使得基于机器视觉的深度学习检测技术，在工业...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1、构建木质板材数据集，并将其按预设比例划分为训练集和测试集；S2、在YOLOv5网络的主干末端以及Neck层的输出末端分别引入SENet注意力模块后形成YOLOv5
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SE网络模型；S3、将训练集输入至YOLOv5
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SE网络模型中进行训练；S4、待YOLOv5
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SE网络模型训练完成后加载测试集进行测试。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测方法，其特征在于：在步骤S1中，通过图像采集系统采集大量木质板材图像，并对其进行预处理和数据扩充，构建木质板材数据集。3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测方法，其特征在于：木质板材图像包括无缺陷图像和表面带有内部节子缺陷类型、裂纹缺陷类型、伤疤缺陷类型以及虫眼缺陷类型；数据扩充为：对各类型进行包括旋转、裁剪与缩放方式来扩充数据图像。4.根据权利要求1
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3任一项所述的一种基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测方法，其特征在于：在步骤S1中，将构建的木质板材数据集利...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈东，杨子豪，黄曙荣，徐森，徐秀芳，
申请(专利权)人：盐城工学院技术转移中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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