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龍圖騰網獲悉廣西民族大學申請的專利一種基于深度學習的人工智能木片自動分級方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115415186B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211078026.9，技術領域涉及：B07C5/34；該發明授權一種基于深度學習的人工智能木片自動分級方法及系統是由陸春;齊文;李嘉耀;楊福流設計研發完成，并于2022-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的人工智能木片自動分級方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的人工智能木片自動分級方法及系統，其中所述系統包括：設備框架、上料部件、質量分級檢測模塊、下料部件、主控系統模塊；所述設備框架用于承載分級系統中的部件；所述上料部件用于抓取待分級木片，并將其放置于主控系統模塊進行篩選、導向；所述導向板分選機構用于按等級分選木片，所述主控系統模塊用于控制分級系統實現自動分級。通過上述系統及方法能夠實現木片表面缺陷的自動高效識別及木片的自動分級篩選，避免人工分級誤差大、效率低、成本高的問題，使木片分選達到自動化、規模化，具有廣闊的市場應用前景。

本發明授權一種基于深度學習的人工智能木片自動分級方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的人工智能木片自動分級方法，其特征在于，基于深度學習的人工智能木片自動分級設備包括：設備框架、上料部件、質量分級檢測模塊、下料部件、主控系統模塊；所述設備框架用于承載分級系統中的部件；所述上料部件用于抓取待分級木片，并將其放置于主控系統模塊進行篩選、導向；導向板分選機構用于按等級分選木片，所述主控系統模塊用于控制分級系統實現自動分級； 所述上料部件包括上料框1、六自由度機械臂2、氣動吸盤陣列3、距離傳感器4； 所述質量分級檢驗模塊包括3D相機5、檢測室6； 所述下料部件包括導向板分選機構7、木片收集框8； 所述主控系統模塊包括工業計算機9、第一伺服電機10、第一傳送帶11； 所述設備框架從前至后依次包括三部分：第一傳送部、導向板分選機構7、第二傳送部； 所述六自由度機械臂2布置在第一傳送部前端的一側，所述距離傳感器4安裝在六自由度機械臂2的末端，所述氣動吸盤陣列3安裝在六自由度機械臂2夾持端；六自由度機械臂2的控制電機及距離傳感器4分別與工業計算機9信號連接； 所述檢測室6布置在第一傳送部的中后部，其兩端固定在設備框架上，所述3D相機5固定在檢查室6頂部；所述3D相機5與工業計算機9信號連接； 第一傳送部、第二傳送部的首尾端均設有第一伺服電機10，由第一伺服電機帶動第一傳送部、第二傳送部中的第一傳送帶11運動； 所述導向板分選機構7包括導向板框架、第二傳送帶12、第二伺服電機13、第三伺服電機14，所述第二傳送帶12套接在導向板框架上，所述第二伺服電機13的電機軸與第二傳送帶12驅動軸連接，所述第三伺服電機14固定在設備框架上，第三伺服電機14的電機軸與導向板框架的中部連接；所述木片收集框8布置在導向板分選機構7下方對應處； 所述第一伺服電機10、第二伺服電機13、第三伺服電機14均分別與工業計算機9信號連接； 所述系統的木片自動分級方法，包括如下步驟： S1:識別木片表面缺陷，對木片進行分級； S2:精確定位木片的位置： S3:傳送控制木片，對分級后的木片實現最終的分選； 其中所述S1包括： S11：獲取木片的黑白圖像； S12：依據所述黑白圖像獲取黑白圖像的缺陷外輪廓點； S13：獲取圖像的缺陷輪廓； S14：計算圖像的缺陷面積； S15：判定木片的等級； 所述S11具體為：實際采集得到的木片圖像的信息包含：紅綠藍三色的彩色數據，用五維數組描述為Color_Image[i,j,r,g,b]，其中i表示當前像素點的橫向序號；j表示當前像素點的縱向序號；r表示該像素點的紅色值；g表示該像素點的綠色值；b表示該像素點的藍色值； 顏色篩分所述木片的圖像信息，完成對多有像素點的設定，得到一幅黑白的圖像，該圖像由橫向和縱向兩個方向的像素點構成：設定圖像的紅綠藍三色的臨界值Cr、Cg、Cb，判斷圖像所有像素點的紅綠藍三個顏色：若像素點的紅綠藍三個顏色值均高于紅綠藍三色的臨界值Cr、Cg、Cb，則將該點的紅綠藍各像素值均設定為0，否則將該點的紅綠藍各像素值均設定為1； 所述S13為：取圖像數組Color_Image中第一個rgb值均等于0的像素點N[i,j]為當前點，其中i為像素點的橫向序號，j為像素點的縱向序號；并在輪廓數組Outline[l,k,i,j]中記錄N[i,j]點，按照像素點N[i,j-1],N[i-1,j-1],N[i-1,j],N[i-1,j+1],N[i,j+1],N[i+1,j+1],N[i+1,j],N[i-1,j+1]的先后順序，判斷像素點的值，其中l為當前輪廓的序號，其初值為0，每增加一個輪廓其值增加1；k為第l個輪廓點的當前序號，其初值為0，每記錄一個點，k值自動增加1；i為像素點的橫向序號，j為像素點的縱向序號，若Color_Image[x,y,r,g,b]的rgb值均等于0，其中x為上述8個像素點的橫向序號；y為上述8個像素點的縱向序號，則在輪廓數組Outline[l,k,i,j]記錄N[x,y]點，并將該點Color_Image[x,y,r,g,b]的rgb值均設置為1；重復上面的步驟，直到Color_Image數組中所有的rgb值均等于1，得到Outline[l,k,i,j]輪廓數組； 所述S14為:由于木片表面缺陷的輪廓為凸多邊形，將Outline[l,k,i,j]的所有點數量為k，從Outline[l,1,i,j]點向除了Outline[l,2,i,j]點和終點以外的點連線，可以構成k-1個三角形；對每個三角形計算三條邊的邊長：a,b,c，和平均周長p＝a+b+c2，按照公式：三角形面積s＝pp-ap-bp-c的12次方；統計所有k-1個三角形的面積，得到缺陷的面積S，統計缺陷的數量Num＝Num+1和缺陷面積之和Ssum＝Ssum+S； 完成步驟上述步驟S11-S14后，再次在三維數組Color_Image數組中找像素值v不為零的點，執行步驟S11-14得到Color_Image數組中所有像素點均為1為止；最終得到木片上所有缺陷的數量Num和所有缺陷面積之和Ssum。

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