AI算法+深度學(xué)習(xí)持續(xù)賦能木材行業(yè)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線全自動(dòng)化升級(jí)

2023-09-20 10:32:26 精質(zhì)視覺(jué)

　　木材質(zhì)量的好壞，在一定程度上，決定了家具的價(jià)格，而判斷木材產(chǎn)品的品質(zhì)是否合格，其中一個(gè)重要的途徑就是對(duì)其進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)。伴隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，傳統(tǒng)的木材表面缺陷檢測(cè)方式已經(jīng)無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的檢測(cè)需求，許多木材企業(yè)采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)木材表面快速且穩(wěn)定地檢測(cè)，不僅克服了傳統(tǒng)檢測(cè)效率低、缺陷檢出率低、勞動(dòng)強(qiáng)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(diǎn)洞察，全面探索

　　在木材行業(yè)中，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用仍存在一些難點(diǎn)：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(jiàn)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(wú)異，較難分辨。

　　基于上述難點(diǎn)，導(dǎo)致傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)無(wú)法輕易實(shí)現(xiàn)對(duì)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(shí)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(duì)木材缺陷進(jìn)行圖像檢測(cè)，能夠有效解決木材表面缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確率低和檢測(cè)速度慢等問(wèn)題，保障木材出廠質(zhì)量的合格。AI算法通過(guò)對(duì)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(duì)圖像的分析能力，從而分析更加復(fù)雜的圖像，以此實(shí)現(xiàn)自動(dòng)定義木材新的缺陷類型。

布局木材行業(yè)，加快視覺(jué)產(chǎn)品的落地

　　基于深度學(xué)習(xí)能夠準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別木材表面缺陷的能力，不少機(jī)器視覺(jué)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(jué)產(chǎn)品，提升視覺(jué)應(yīng)用對(duì)木材表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別能力，精質(zhì)視覺(jué)也不例外。

　　精質(zhì)視覺(jué)通過(guò)層層調(diào)研和潛心研究，創(chuàng)新研發(fā)工業(yè)AI視覺(jué)系統(tǒng)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法組合傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)，實(shí)時(shí)檢測(cè)木材表面缺陷，快速識(shí)別并保存數(shù)據(jù)，解決木材行業(yè)客戶痛點(diǎn)。工業(yè)AI視覺(jué)系統(tǒng)，從工業(yè)相機(jī)拍攝的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，再將信息傳遞給機(jī)械臂等外部執(zhí)行結(jié)構(gòu)進(jìn)行缺陷木材的剔除。

　　近年來(lái)，AI算法+深度學(xué)習(xí)技術(shù)在機(jī)器視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)、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(wú)紡布、木材、紙張等行業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的自動(dòng)化與智能化升級(jí)。未來(lái)，精質(zhì)視覺(jué)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(shí)現(xiàn)視覺(jué)應(yīng)用產(chǎn)品在更多場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)落地。