AI算法+深度学习持续赋能木材行业，实现生产线全自动化升级

2023-09-20 10:32:26

　　木材质量的好坏，在一定程度上，决定了家具的价格，而判断木材产品的品质是否合格，其中一个重要的途径就是对其进行表面缺陷检测。伴随着工业4.0的发展，传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求，许多木材企业采用机器视觉技术，实现对木材表面快速且稳定地检测，不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端，而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。

木材行业痛点洞察，全面探索

　　在木材行业中，机器视觉检测系统的应用仍存在一些难点：其一，木材作为一种天然材料，其缺陷类型众多，不一致性极大，有许多不常见的缺陷类型未被记录;其二，同种缺陷下，颜色、纹理和形状也存在着较大差异;其三，木材部分活结缺陷从成像上看与木材本身花纹无异，较难分辨。

　　基于上述难点，导致传统机器视觉检测无法轻易实现对木材表面缺陷的全检，木材出厂产品合格率较低。为了提高林业资源利用率，实现企业木材加工的可持续发展，使用基于AI算法+深度学习对木材缺陷进行图像检测，能够有效解决木材表面缺陷识别的准确率低和检测速度慢等问题，保障木材出厂质量的合格。AI算法通过对大量木材图像样片的学习，建立深度学习模型，提高对图像的分析能力，从而分析更加复杂的图像，以此实现自动定义木材新的缺陷类型。

布局木材行业，加快视觉产品的落地

　　基于深度学习能够准确检测和识别木材表面缺陷的能力，不少机器视觉公司深入研究深度学习技术，积极研发创新视觉产品，提升视觉应用对木材表面缺陷的自动检测与识别能力，也不例外。

　　通过层层调研和潜心研究，创新研发工业AI视觉系统，通过深度学习算法组合传统机器视觉，实时检测木材表面缺陷，快速识别并保存数据，解决木材行业客户痛点。工业AI视觉系统，从工业相机拍摄的图像中提取信息，进行处理并加以理解，再将信息传递给机械臂等外部执行结构进行缺陷木材的剔除。

　　近年来，AI算法+深度学习技术在机器视觉中的目标检测、图像分割等任务中都取得了卓越的成就，持续助力金属、薄膜、无纺布、木材、纸张等行业实现生产线的自动化与智能化升级。未来，将继续创新技术，保持产品迭代，为客户提供合适的解决方案，实现视觉应用产品在更多场景实现落地。