一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统，涉及木板工业中的刨花板生产领域，其中方法包括：图像采集模块捕捉刨花板的图像，并将图像传送至图像处理模块；图像处理模块对图像进行预处理；特征提取模块从预处理后的图像中提取关键特征；质量评估模块利用卷积神经网络对提取的特征进行分析，以评估刨花板的质量

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及木板工业中的刨花板生产领域，特别是涉及一种基于图像识别技术进行刨花板质量检测的方法及系统
。

技术介绍

[0002]刨花板是一种常见的建筑和家具制造材料，它们通常用于地板
、
墙壁
、
家具制造等各种应用
。
然而，刨花板的质量直接影响着最终产品的性能和外观
。
因此，在刨花板的生产过程中，质量控制变得至关重要
。
[0003]传统的刨花板质量检测通常由工人进行人工目视检查
。
这种方法存在一些严重的问题：
(1)
效率低下：人工检查速度慢，无法满足高速生产线的需求，容易成为生产过程的瓶颈；
(2)
主观性强：不同的检查员可能对刨花板质量有不同的判断标准，导致质量评估不一致；
(3)
容易出错：人工检查容易疲劳，可能会错过一些微小的缺陷或不一致之处；
(4)
无法实时监控：人工检查无法实时监控生产线，因此不能及时发现并纠正质量问题；
(5)
成本高昂：需要大量的人力资源，增加了生产成本
。
[0004]随着计算机视觉和图像处理技术的迅猛发展，图像识别技术在工业领域的应用变得越来越普遍
。
这些技术包括物体检测
、
特征提取
、
模式识别和深度学习等，已经在自动化检测和质量控制方面取得了显著的成就
。
在刨花板生产中，图像识别技术具有巨大的潜力：
(1)
自动化检测：图像识别系统可以在高速生产线上自动捕捉和分析刨花板的图像，无需人工干预，提高了检测的效率和一致性
。(2)
准确性：利用图像识别，系统可以精确地检测刨花板的各种质量问题，包括表面缺陷
、
尺寸偏差等
。(3)
实时监控：图像识别系统可以实时监控生产线上的每块刨花板，及时发现并报告质量问题，使生产过程更加可控
。(4)
数据记录和分析：图像识别系统可以将检测结果和图像数据存储在数据库中，以供后续分析
、
追溯和质量报告生成
。(5)
成本降低：与人工检查相比，图像识别系统虽然需要一定的投资，但可以大大降低长期运营成本，提高生产效益
。

技术实现思路

[0005]随着木材工业的发展，刨花板在建筑和家具制造领域的应用越来越广泛，因此，确保刨花板的质量至关重要
。
传统的人工检查方法效率低下
、
主观性强，容易出错
。
本专利技术通过引入图像识别技术，能够自动
、
高效
、
准确地检测刨花板的质量，提高生产效率和质量一致性
。
[0006]第一方面，本申请提供一种基于图像识别的刨花板质量检测方法，采用如下的技术方案：
[0007]图像采集模块捕捉刨花板的图像，并将图像传送至图像处理模块；
[0008]图像处理模块对图像进行预处理，包括去噪
、
图像增强
、
边缘检测；
[0009]特征提取模块从预处理后的图像中提取关键特征，包括纹理
、
颜色
、
裂纹
、
凹陷；
[0010]质量评估模块利用卷积神经网络对提取的特征进行分析，以评估刨花板的质量
。
该模块能够检测表面缺陷
、
尺寸偏差
、
裂纹
、
色差问题；
[0011]如果检测到质量问题，报警控制模块将发出报警信号，并自动控制生产线将不良板材传送至设定垛机；
[0012]检测结果和图像数据将存储到数据库中，以供后续分析
、
追溯和质量报告生成
。
[0013]通过采用上述技术方案，该方法由多个模块组成，每个模块负责实现一个特定的功能
。
图像采集模块由高分辨率工业摄像机
、
补光灯
、
网络组成，分别部署于刨花板生产线上部和下部，同时对刨花板的正反面进行快速的图像捕捉，并将图像传送至图像处理模块
。
[0014]图像处理模块负责对捕捉到的刨花板图像进行预处理，以提高后续分析的准确性
。
其包括图像去噪
、
图像增强
、
边缘检测三个部分
。
[0015]图像去噪是图像处理的第一步，旨在减少图像中的随机噪声，从而提高图像的质量
。
首先通过应用噪声检测算法，识别图像中的噪声点；一旦噪声点被检测到，采用高斯滤波去除噪声；同时利用直方图均衡化方法，提高图像的对比度和可视化质量
。
[0016]图像增强是为了突出图像中的特征和细节，以便更好地进行后续分析
。
采用的图像增强方法包括：（1）对比度增强，通过调整图像的亮度和对比度，使图像中的细节更加清晰可见；（2）锐化处理，锐化滤波增强图像的边缘，使板材的边界更加清晰；（3）色彩增强，根据需要对图像的颜色通道进行增强，以突出特定颜色信息，识别板材上的瑕疵颜色；（4）直方图均衡化，进一步提高图像的对比度，确保图像的不同区域具有相似的亮度分布
。
[0017]边缘检测是为了检测图像中的异常部位的边界和轮廓，这对于后续特征提取非常重要
。
边缘检测包括：（1）灰度化，将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程；（2）梯度计算，利用梯度算子计算图像中每个像素点的梯度值和方向；（3）阈值处理，应用阈值处理，将梯度值高于某个阈值的像素点标记为边缘点，其他点则标记为非边缘点；（4）边缘连接，通过连接相邻的边缘点，形成完整的边缘线
。
[0018]经过上述步骤的图像处理后，得到了经过去噪
、
增强和边缘检测的图像，该图像将被传递给特征提取模块进行后续的特征分析和质量评估
。
这个经过处理的图像将有助于特征提取模块更精确地识别刨花板的质量问题，如裂纹
、
凹陷
、
颜色异常
。
[0019]特征提取模块负责从经过图像处理的刨花板图像中提取关键特征，以用于后续的质量评估
。
以下是特征提取模块的具体步骤，包括裂纹
、
凹陷和颜色异常的特征提取：
[0020]裂纹是刨花板质量问题中的常见缺陷之一，因此需要针对裂纹进行特征提取
。
裂纹检测的具体步骤为：
(1)
边缘检测：使用边缘检测算法识别图像中的边缘
。(2) 区域分割：采用分割算法将图像划分为小区域
。(3)
裂纹检测：通过分析区域内的像素强度差异和纹理不连续性，来实现对每个区域进行裂纹检测
。 (4)<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于图像识别的刨花板质量检测方法，其特征在于，包括：图像采集模块捕捉刨花板的图像，并将图像传送至图像处理模块；图像处理模块对图像进行预处理，包括去噪
、
图像增强
、
边缘检测；特征提取模块从预处理后的图像中提取关键特征，包括纹理
、
颜色
、
裂纹
、
凹陷；质量评估模块利用卷积神经网络对提取的特征进行分析，以评估刨花板的质量，该模块能够检测表面色差
、
裂纹
、
凹陷问题；如果检测到质量问题，报警控制模块将发出报警信号，并自动控制生产线将不良板材传送至设定垛机；检测结果和图像数据将存储到数据库中，以供后续分析
、
追溯和质量报告生成
。2.
根据权利要求1所述的基于图像识别的刨花板质量检测方法，其特征在于，图像采集模块包括：由高分辨率工业摄像机
、
补光灯
、
网络组成，分别部署于刨花板生产线顶部和底部，同时对刨花板的正反面进行快速的图像捕捉，并将图像传送至图像处理模块
。3.
根据权利要求1所述的基于图像识别的刨花板质量检测方法，其特征在于，特征提取模块包括：特征提取负责从经过图像处理的刨花板图像中提取关键特征，包括裂纹
、
凹陷和颜色异常的特征提取；裂纹特征提取的具体步骤包括边缘检测
、
区域分割
、
裂纹检测
、
裂纹特征提取步骤；凹陷特征提取具体步骤包括区域分割
、
凹陷检测
、
凹陷特征提取三个步骤；颜色异常特征提取包括颜色空间转换
、
颜色分析
、
颜色异常特征提取步骤
。4.
根据权利要求1所述的基于图像识别的刨花板质量检测方法，其特征在于，质量评估模块包括：质量评估模块通过训练好的卷积神经网络模型对刨花板的质量进行评估，该模型将输出一个预测值，表示刨花板的质量；在阈值大于
95%
的条件下，根据模型输出预测值和阈值比较的结果，大于阈值则判定为质量正产；如果低于阈值，则判定为缺陷；同时根据质量评估的结果，生成质量报告；报告包括刨花板的质量状况
、
检测到的缺陷类型
、
位置信息
。5.
根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：董树翔，贺佃宏，商博，张焕新，商子豪，张春涛，
申请(专利权)人：山东迪特智联信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：