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AI算法+深度学习持续赋能木材行业,实现生产线全自动化升级
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2023-03-16 14:11:02来源: 中国机器视觉网

近年来,中国木质家具制造行业,凭借着成本与质量等优势迅速发展,而作为木质家具行业的上游原材料——木材,其消耗量持续增长,目前中国已成为世界第二大木材消耗国。

木材质量的好坏,在一定程度上,决定了家具的价格,而判断木材产品的品质是否合格,其中一个重要的途径就是对其进行表面缺陷检测。伴随着工业4.0的发展,传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求,许多木材企业采用机器视觉技术,实现对木材表面快速且稳定地检测,不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端,而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。

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木材行业痛点洞察,全面探索AI升级之路

在木材行业中,机器视觉检测系统的应用仍存在一些难点:其一,木材作为一种天然材料,其缺陷类型众多,不一致性极大,有许多不常见的缺陷类型未被记录;其二,同种缺陷下,颜色、纹理和形状也存在着较大差异;其三,木材部分活结缺陷从成像上看与木材本身花纹无异,较难分辨。

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基于上述难点,导致传统机器视觉检测无法轻易实现对木材表面缺陷的全检,木材出厂产品合格率较低。为了提高林业资源利用率,实现企业木材加工的可持续发展,使用基于AI算法+深度学习对木材缺陷进行图像检测,能够有效解决木材表面缺陷识别的准确率低和检测速度慢等问题,保障木材出厂质量的合格。AI算法通过对大量木材图像样片的学习,建立深度学习模型,提高对图像的分析能力,从而分析更加复杂的图像,以此实现自动定义木材新的缺陷类型。

布局木材行业,加快视觉产品的落地

基于深度学习能够准确检测和识别木材表面缺陷的能力,不少机器视觉公司深入研究深度学习技术,积极研发创新视觉产品,提升视觉应用对木材表面缺陷的自动检测与识别能力,深眸科技也不例外。

深眸科技通过层层调研和潜心研究,创新研发工业AI视觉系统,通过深度学习算法组合传统机器视觉,实时检测木材表面缺陷,快速识别并保存数据,解决木材行业客户痛点。工业AI视觉系统,从工业相机拍摄的图像中提取信息,进行处理并加以理解,再将信息传递给机械臂等外部执行结构进行缺陷木材的剔除。

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如在深眸科技提供技术支持的木材缺陷检测案例中,工业AI视觉系统通过AI算法实现对各类缺陷的大量图像样本进行学习,对每类缺陷建有一个准确的算法模型,实现了利用目标识别对木材常见缺陷进行精准定位。其应用成效也十分显著,不仅达到了对100-600mm,宽度30-400mm的木板进行检测,加快检测速度至4m/s,还将漏检率降低至0.05%以下,实现对木材表面缺陷的精准识别。

近年来,AI算法+深度学习技术在机器视觉中的目标检测、图像分割等任务中都取得了卓越的成就,持续助力3C、新能源、医疗等领域实现生产线的自动化与智能化升级。未来,深眸科技将继续创新技术,保持产品迭代,为客户提供合适的解决方案,实现视觉应用产品在更多场景实现落地。