AI算法+深度學(xué)習(xí)持續(xù)賦能木材行業(yè)，實現(xiàn)生產(chǎn)線全自動化升級

2023-09-20 10:32:26 精質(zhì)視覺

　　木材質(zhì)量的好壞，在一定程度上，決定了家具的價格，而判斷木材產(chǎn)品的品質(zhì)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(yè)4.0的發(fā)展，傳統(tǒng)的木材表面缺陷檢測方式已經(jīng)無法滿足日益增長的檢測需求，許多木材企業(yè)采用機器視覺技術(shù)，實現(xiàn)對木材表面快速且穩(wěn)定地檢測，不僅克服了傳統(tǒng)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(yè)生產(chǎn)線的智能化程度。

木材行業(yè)痛點洞察，全面探索

　　在木材行業(yè)中，機器視覺檢測系統(tǒng)的應(yīng)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(jié)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(dǎo)致傳統(tǒng)機器視覺檢測無法輕易實現(xiàn)對木材表面缺陷的全檢，木材出廠產(chǎn)品合格率較低。為了提高林業(yè)資源利用率，實現(xiàn)企業(yè)木材加工的可持續(xù)發(fā)展，使用基于AI算法+深度學(xué)習(xí)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(zhǔn)確率低和檢測速度慢等問題，保障木材出廠質(zhì)量的合格。AI算法通過對大量木材圖像樣片的學(xué)習(xí)，建立深度學(xué)習(xí)模型，提高對圖像的分析能力，從而分析更加復(fù)雜的圖像，以此實現(xiàn)自動定義木材新的缺陷類型。

布局木材行業(yè)，加快視覺產(chǎn)品的落地

　　基于深度學(xué)習(xí)能夠準(zhǔn)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(xué)習(xí)技術(shù)，積極研發(fā)創(chuàng)新視覺產(chǎn)品，提升視覺應(yīng)用對木材表面缺陷的自動檢測與識別能力，精質(zhì)視覺也不例外。

　　精質(zhì)視覺通過層層調(diào)研和潛心研究，創(chuàng)新研發(fā)工業(yè)AI視覺系統(tǒng)，通過深度學(xué)習(xí)算法組合傳統(tǒng)機器視覺，實時檢測木材表面缺陷，快速識別并保存數(shù)據(jù)，解決木材行業(yè)客戶痛點。工業(yè)AI視覺系統(tǒng)，從工業(yè)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(zhí)行結(jié)構(gòu)進行缺陷木材的剔除。

　　近年來，AI算法+深度學(xué)習(xí)技術(shù)在機器視覺中的目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)中都取得了卓越的成就，持續(xù)助力金屬、薄膜、無紡布、木材、紙張等行業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化與智能化升級。未來，精質(zhì)視覺將繼續(xù)創(chuàng)新技術(shù)，保持產(chǎn)品迭代，為客戶提供合適的解決方案，實現(xiàn)視覺應(yīng)用產(chǎn)品在更多場景實現(xiàn)落地。