成果简介
将速生桉木单板进行准确快速的分检，是提高人造板产品质量和生产效率的有效手段，同时节约木材资源实现资源最大化利用的必然趋势。本研究针对目前桉木单板人工分检效率低、精度差、自动化程度低的问题，结合国家及行业标准，利用计算机视觉技术研究桉木单板智能分检原理，建立基于图像分类算法的桉木单板分级模型、基于目标检测算法的桉木单板缺陷定位和基于语义分割算法的桉木单板缺陷大小检测，实现桉木单板的快速准确分拣、对单板缺陷进行分类、定位和轮廓分割。将基于机器学习的智能分类与实际生产线运动控制系统协同作业，形成一套完整的速生桉木单板智能分拣系统。
该项目将计算机视觉技术应用于桉木单板分检，其特点在于形成了集图像获取、图像处理、图像特征提取、图像模式识别、图像分割以及分检结果自动控制的一整套算法流程。一方面采用图像分类算法对桉木单板进行高效分级，另一方面能够根据单板分级的结果，定向地对桉木单板进行缺陷检测，达到节省算力、提高效率的目的。该算法流程逻辑性强，涵盖工艺流程广，实现了从桉木单板质量分级到缺陷位置和大小的智能分拣。桉木单板智能分检系统如图1所示。
图1 桉木单板智能分检系统
应用前景
《中国制造2025》提出，应加快推动新一代信息技术、人工智能技术与现代制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；提升质量控制技术，完善质量管理机制，夯实质量发展基础，优化质量发展环境，努力实现制造业质量大幅提升。
本成果将智能制造理念应用于质量控制技术中，旨在发展智能生产装备，推进生产过程的智能化，培育新型生产方式，全面提升人造板企业生产、管理的智能化水平。该成果有助于提升原材料利用率、提高生产效率和保证人造板产品质量，有助于提升人造板生产线自动化、智能化水平，符合可持续发展的战略和《中国制造2025》的理念。该项目在国内人造板产业具有巨大的推广价值。
成熟度
目前已完成桉木单板质量分级算法的建立和调试，分级精度符合工业生产需求。正在进行桉木单板缺陷检测和轮廓分割算法的相关研究。
成果展示
该项技术为算法数据，暂时没有成品展示。
图2 桉木单板智能分检算法流程
成果完成人
资源环境与材料学院：孙建平
成果转化，请联系成果与合作处，联系人：刘老师，联系电话：0771-3272162。