【摘 要】
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中密度纤维板是我国人造板行业的主要产品,经过二十多年的发展,已经形成了比较完整的生产工艺体系。但在当前的中密度板加工生产过程中,表面缺陷检测环节仍然大多依赖于人工
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中密度纤维板是我国人造板行业的主要产品,经过二十多年的发展,已经形成了比较完整的生产工艺体系。但在当前的中密度板加工生产过程中,表面缺陷检测环节仍然大多依赖于人工。人工检测速度慢、效率低,同时由于检测人员的认识差异以及板材表面缺陷种类繁多,人工检测很难对板材表面质量给出一个客观准确的评价。因此,寻找一种准确高效的板材表面缺陷检测方法对于木制品企业提高产品质量和降低生产成本具有非常重要的价值。本文针对中密度纤维板的油污、松软、黑斑、杂物等6类缺陷,设计了一种基于深度学习的中密度纤维板表面缺陷检测系统。本系统使用工业线阵相机采集运动板材的表面图像,图像经过降噪等预处理后输入到深度学习算法中,进行缺陷种类、缺陷位置及缺陷面积大小的检测与质量分级,检测结果实时地在上位机软件中显示,并在本地数据库中保存。本文采用了目前主流的深度学习实例分割算法Mask R-CNN、Yolact、Center Mask进行缺陷检测实验,并对Center Mask算法的特征提取网络和图像分割网络进行了网络改进。在GPU型号为P2000的工作站上进行了算法评估实验与系统整体测试实验。算法评估实验结果表明:改进的Center Mask算法缺陷识别准确率指标m AP50-95与缺陷分割准确率指标m AP50-95分别为54.5%与46.6%,相比于Center Mask算法分别提高了0.3%与1.2%。系统整体测试实验结果表明:在检测速度为17张/分钟的条件下,系统的缺陷检测性能指标F1-Score为79.0%。
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