一种木板表面缺陷检测方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种木板表面缺陷检测方法、系统及存储介质，涉及图像检测技术领域；方法包括：利用改进InceptionNext网络替换YOLOv8模型的主干网络，得到木材缺陷检测模型；对采集到的初始木板表面图像进行预处理，得到木板表面图像并用于训练木材缺陷检测模型，得到新木材缺陷检测模型和预测缺陷结果，计算预测缺陷结果的总损失，根据预测缺陷结果计算性能指标，根据总损失和性能指标对新木材缺陷检测模型进行优化，得到最优木材缺陷检测模型并用于对目标木板表面图像进行检测，得到目标缺陷结果。通过采用深度可分离卷积和多尺度特征提取来提高缺陷检测精度，减少卷积操作中计算量，保留图像中更多的局部特征信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术主要涉及图像检测，具体涉及一种木板表面缺陷检测方法、系统及存储介质。

技术介绍

1、传统的木板表面缺陷检测技术主要依赖人工检查和简单的图像处理技术。人工检测虽然可以通过经验判断木板表面是否存在缺陷，但由于检测过程繁琐且劳动强度大，容易出现漏检和误检。此外，人工检测受限于光照和工人疲劳等因素，检测精度不稳定，也难以适应大批量生产的高效需求。传统的木板表面缺陷检测技术难以处理图像中复杂的缺陷，尤其是与背景颜色或纹理相似的缺陷，对光照和表面材质等环境因素较为敏感，容易受到干扰，导致检测结果的不准确。因此，传统的木板表面缺陷检测技术在精度和鲁棒性方面无法满足现代木材加工和生产线自动化的要求。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种木板表面缺陷检测方法、系统及存储介质。

2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：

3、一种木板表面缺陷检测方法，包括如下步骤：

4、对yolov8模型的主干网络进行改进，得到初始木材缺陷检测模型，其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种木板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述改进InceptionNext网络是将原始InceptionNext网络与全连接模块连接得到的，包括：

3.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述初始木板表面图像进行预处理，得到木板表面图像，包括：

4.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述通过所述木板表面图像对所述初始木材缺陷检测模型进行训练，包括：

5.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述通过所述木板...

【技术特征摘要】

1.一种木板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述改进inceptionnext网络是将原始inceptionnext网络与全连接模块连接得到的，包括：

3.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述初始木板表面图像进行预处理，得到木板表面图像，包括：

4.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述通过所述木板表面图像对所述初始木材缺陷检测模型进行训练，包括：

5.根据权利要求1所述的木板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述通过所述木板表面图像对所述初始木材缺陷检测模型进行训练，还包括：

6.根据权利要求1所述的木...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈乐，郁万艺，曾一凡，苏琪，陈嘉怡，闫骏，王瀚墨，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：