AI算法+深度學習持續賦能木材行業，實現生產線全自動化升級

2023-09-20 10:32:26 精質視覺

　　木材質量的好壞，在一定程度上，決定了家具的價格，而判斷木材產品的品質是否合格，其中一個重要的途徑就是對其進行表面缺陷檢測。伴隨著工業4.0的發展，傳統的木材表面缺陷檢測方式已經無法滿足日益增長的檢測需求，許多木材企業采用機器視覺技術，實現對木材表面快速且穩定地檢測，不僅克服了傳統檢測效率低、缺陷檢出率低、勞動強度大等弊端，而且加速提升了木材加工企業生產線的智能化程度。

木材行業痛點洞察，全面探索

　　在木材行業中，機器視覺檢測系統的應用仍存在一些難點：其一，木材作為一種天然材料，其缺陷類型眾多，不一致性極大，有許多不常見的缺陷類型未被記錄;其二，同種缺陷下，顏色、紋理和形狀也存在著較大差異;其三，木材部分活結缺陷從成像上看與木材本身花紋無異，較難分辨。

　　基于上述難點，導致傳統機器視覺檢測無法輕易實現對木材表面缺陷的全檢，木材出廠產品合格率較低。為了提高林業資源利用率，實現企業木材加工的可持續發展，使用基于AI算法+深度學習對木材缺陷進行圖像檢測，能夠有效解決木材表面缺陷識別的準確率低和檢測速度慢等問題，保障木材出廠質量的合格。AI算法通過對大量木材圖像樣片的學習，建立深度學習模型，提高對圖像的分析能力，從而分析更加復雜的圖像，以此實現自動定義木材新的缺陷類型。

布局木材行業，加快視覺產品的落地

　　基于深度學習能夠準確檢測和識別木材表面缺陷的能力，不少機器視覺公司深入研究深度學習技術，積極研發創新視覺產品，提升視覺應用對木材表面缺陷的自動檢測與識別能力，精質視覺也不例外。

　　精質視覺通過層層調研和潛心研究，創新研發工業AI視覺系統，通過深度學習算法組合傳統機器視覺，實時檢測木材表面缺陷，快速識別并保存數據，解決木材行業客戶痛點。工業AI視覺系統，從工業相機拍攝的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，再將信息傳遞給機械臂等外部執行結構進行缺陷木材的剔除。

　　近年來，AI算法+深度學習技術在機器視覺中的目標檢測、圖像分割等任務中都取得了卓越的成就，持續助力金屬、薄膜、無紡布、木材、紙張等行業實現生產線的自動化與智能化升級。未來，精質視覺將繼續創新技術，保持產品迭代，為客戶提供合適的解決方案，實現視覺應用產品在更多場景實現落地。