AI图像识别下的木材表面缺陷结构光视觉检测方法

作者：曾惠霞; 许龙铭; 肖平

来源：激光杂志, 2023, 44(07): 223-228.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2023.07.223

• AI图像识别
• 木材表面缺陷
• 结构光视觉
• Faster-RCNN
• 最小二乘椭圆拟合

针对木材表面视觉特征复杂，嵌补平整过程不能适应木材以及节子的多样性变化的问题，提出基于AI图像识别下的木材表面缺陷结构光视觉检测方法。对结构光视觉技术加以分析并标定光平面，采用Faster-RCNN初步检测木材表面缺陷，定位其缺陷边框并识别缺陷类型，再通过非局部均值滤波法和改进的MSRCR处理图像，精细化分割区域图像，利用改进的最小二乘椭圆拟合方法生成最优椭圆轮廓，实现木材表面缺陷结构光视觉检测。实验结果表明，所提方法的结构光视觉图像预处理效果更好，召回率在95%以上，识别准确率最高可达99%左右，分类准确率最高可达97%左右，检测所用时间更短。