[发明专利]一种基于人工智能的单板缺陷检测方法、系统及设备

说明书

本申请公开了一种基于人工智能的单板缺陷检测方法、系统及设备。通过获取经背面透过性照射的待检测单板图像，根据经过机器学习的缺陷检测模型对所述待检测单板图像进行识别和匹配，并根据所述识别和匹配的结果得到所述待检测单板的质量信息。解决了传统的机器视觉方法只能检测木皮的颜色或纹理缺陷，无法检测木皮的厚薄均匀度等问题。

技术领域

本申请属于人工智能光学检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的单板缺陷检测方法、系统及设备。

背景技术

在木材加工领域，木板分成实木木板以及人造板。其中人造板中的胶合板和其它胶合层基材是通过多张木皮黏合而成的。一般优质单板用于胶合板、细木工板、模板、贴面板等人造板的面板，等级较低的单板用作背板和芯板。

本申请是针对木皮等单板加工的基于人工智能的自动化木皮质量检测和分类方法。

以木皮为例，由于木皮加工本身的限制，使得木皮的质量呈现出一定的随机性。其中最重要的一个特征在于加工后的木皮的厚薄不均匀，这是由于木材本身生长的随机性导致木材的硬度不均匀，在通过切刀的时候，硬度较高的部分产生的木皮厚度较大，质量较高。然而硬度较低的部分产生的木皮厚度较薄，质量较差。当一整块木皮的厚薄度严重不均匀时，该木皮就需要经过修补后才可以进入下一步工序，甚至整张变成等外材不适合加工。除此之外，木材本身也可能由于其他因素出现一些缺陷，例如虫眼、矿物线、色差等缺陷，这样的木皮不适合作为面板使用。

因此，对木皮质量的检测是木皮加工中重要的一个环节。然而，传统的机器视觉方法可以检测木皮的颜色或纹理缺陷，无法检测木皮的厚薄均匀度的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种基于人工智能的单板缺陷检测技术方案，适用于木皮、竹皮等单板质量的自动化检测。

在一种可能的实施方式中，提供了

一种基于人工智能的单板缺陷检测方法，所述方法包括：

获取经背面透过性照射的待检测单板图像；

根据缺陷检测模型对所述待检测单板图像进行识别和匹配；

根据所述识别和匹配的结果得到所述待检测单板的质量信息。

进一步地，所述背面透过性照射的辐射源为光源。

进一步地，所述缺陷检测模型利用机器学习获得，具体包括如下步骤：

获取经背面透过性照射的单板样本图像；

接收对所述单板样本图像的标注信息；

将标注后的图像样本输入到需进行机器学习的初始模型中；

根据所述单板样本图像和对应的所述标注信息进行训练，获得经过机器学习的缺陷检测模型。

进一步地，所述获取经背面透过性照射的单板样本图像的步骤进一步包括：

通过传送装置将单板样本传输到图像采集区，所述图像采集区与产生背面透过性照射的透过性照射系统的照射区处于同一区域。

进一步地，所述获取经背面透过性照射的单板样本图像的步骤进一步包括：

透过性照射系统通过光源，从单板样本的背面投射光线，该光源的光照强度通过控制，使得光线可以穿透单板样本，在置于单板正面的图像采集装置中呈现图像。

进一步地，该光照强度通过控制器来控制，使得在加工的单板的既定厚度下总是能够穿透单板样本；或者，

通过图像采集装置的输入或反馈自动调节光照强度，使得光照强度能够自适应不同的单板厚度；使得光线穿透单板之后所形成的图像能够反映该单板样本的厚度分布。