摘要：木材作为天然生物材料很容易受到内外界影响从而产生不符合人们生产需求的缺陷,人们为了准确高效的识别木材缺陷进行了大量的研究。本文对近年来基于深度学习的木材缺陷检测技术进行梳理,根据使用方法的侧重点不同将其分类,并针对典型方法加以细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点及其应用面。此外,提出了基于深度学习的木材缺陷检测技术目前所存在的难点与所陷困境。

摘要：数字图像处理技术是在木材缺陷识别中应用最广泛的技术之一,具有准确、快速、无损和成本低等优点。本文阐述基于数字图像的木材缺陷识别技术的研究现状,分析图像预处理、分割、特征提取及融合、图像识别分类过程涉及的算法,并对每种方法的特点以及局限性进行总结,对未来研究的发展趋势进行展望。数字图像处理技术进一步走向自动化和智能化,还需要更深入的研究。

摘要：传统人工的缺陷检测效率不高,准确性低,因此木材缺陷检测的方式应向智能化和机械化发展。数字图像处理技术在木材缺陷识别中应用广泛,提高其精准性、实时性及鲁棒性一直是探讨的重点。介绍了图像处理在木材加工中的应用现状,包括图像预处理、图像分割、图像缺陷特征提取和识别,概括了相关算法的原理及优缺点,并对图像处理在木材加工中的研究方向进行了展望。

摘要：木材作为重要的生物质材料,为进一步提高其使用率,可采用卷积神经网络(CNN)模型实现对木材缺陷快速、准确的识别,具有检测时间短、效率高、精确度高等优势。综述了卷积神经网络的基本结构,总结了CNN在木材缺陷分割、特征提取、识别中的研究现状,针对CNN在木材缺陷识别领域的不足,提出了进一步发展的方向,为提高木材缺陷识别的效率和精确度提供了新思路。

摘要：以含有裂纹的柳木木材、含有空洞的椴树木材为样本,实验研究了基于细胞反演法的木材重建图像的特征提取。首先,利用细胞的反向投影方法将木材断层图像进行重建后,对所得图像进行开启化平滑处理;然后,利用C-V模型获取木材断层图像中缺陷部分特征;最后,将测得的木材缺陷面积值与真实值进行比较。结果表明:利用C-V模型可以将重建的缺陷图像特征准确的分割出来,实现了对此细胞反演法重建质量的评价;为木材缺陷重建图像的质量评估提供了方法,为今后木材缺陷监测仪的设计提供参考。

摘要：以含有空洞的红松木材为样本,利用形态学对木材重建图像进行轮廓平滑处理。首先,利用细胞的反向投影方法将木材断层图像进行重建,然后对所得到的边缘锐利、分辨率不高的图像进行形态学处理,最后得到轮廓平滑的木材缺陷区域重建图像。研究结果表明,利用形态学并在选取了合适的结构元素后可以将重建的缺陷图像更为准确的表现出来,证实了利用形态学处理后的重建图像缺陷部分更符合木材实际的内部缺陷;为木材缺陷重建图像的质量评估提供了方法,为今后木材缺陷监测仪的设计提供参考。

摘要：为解决人工及传统方法对实木板材表面缺陷识别误差大、漏检率高等问题,本文设计了一款基于嵌入式AI的缺陷检测标定系统,用机器视觉技术代替传统检测,能够准确识别并标记木板的缺陷部分。系统基于YOLOv5目标检测算法并引入SE注意力机制,采用流水线20275张木材表面缺陷图像作为数据集,将模型部署到嵌入式AI平台上,当检测到缺陷时将缺陷信息发送给机械臂,并将像素坐标转换到实际坐标,实现对缺陷位置的标定。

摘要：于1989年初对大兴安岭林区的西林吉、绰尔等十八个贮木场接纳的原条进行了随机抽样,测试结果表明,生长在大兴安岭的兴安落叶松和樟子松,材质较好,经济材出材率较高,其次是白桦,并统计出兴安落叶松的形状、干基和节子等木材缺陷及其分布规律,从而为确定大兴安岭林区兴安落叶松原条量材设计的最佳方案提供了第一手材料。

摘要：非接触超声检测作为一种重要的无损检测方法,在材料缺陷检测领域得到了广泛的应用。为解决自动扫描成像中采样点个数较多导致数据量大、处理难度高等问题,对非接触超声检测系统实时成像系统的设计方法进行了研究。采用Python语言编写了上位机控制功能,实现了电机扫描控制、实时成像数据采集与处理。实验结果表明,该软件能够实现非接触超声检测,获得可视化的缺陷检测与成像,软件的实时性、可靠性满足预期要求。

摘要：木材缺陷对材质和材性都有一定的影响。在森林资源日盗减少,木材供不应求的情况,研究和探讨木材缺陷存在规律对于合理造材设计,提高木材产品质量,提高售价,充分合理上利用带有缺陷的木材,有着非常重要的现实意义。