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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東省計(jì)算中心(國(guó)家超級(jí)計(jì)算濟(jì)南中心);山東山科智控?cái)?shù)字化科技有限公司申請(qǐng)的專利一種桉木單板缺陷圖像檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115131342B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210924642.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種桉木單板缺陷圖像檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法是由程廣河;程大全;白金強(qiáng);郝鳳琦;孫瑞瑞;郝慧娟;王星星設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種桉木單板缺陷圖像檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：一種桉木單板缺陷圖像檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)桉木單板缺陷識(shí)別，其中所述缺陷類別的辨識(shí)采用Bbox?cover方法進(jìn)行平衡，并且使用設(shè)計(jì)的聚合模塊AGM將YOLOv5進(jìn)行通道信息與像素信息進(jìn)行有效融合，從而提高桉木缺陷的檢測(cè)的精度，最后通過(guò)設(shè)計(jì)一種缺陷面積的計(jì)算方式，以滿足用戶篩選并統(tǒng)計(jì)不同缺陷大小的需求。

本發(fā)明授權(quán)一種桉木單板缺陷圖像檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種桉木單板缺陷圖像檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法基于一種桉木單板缺陷圖像檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，所述系統(tǒng)包括高速收板機(jī)設(shè)備，還包括：圖像采集模塊、模型訓(xùn)練模塊和模型識(shí)別模塊；所述圖像采集模塊利用Bbox-cover方法對(duì)采集的原始圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作；所述模型訓(xùn)練模塊在YOLOv5結(jié)構(gòu)中加入注意力機(jī)制模塊SE-Net，以獲得輸入進(jìn)來(lái)圖像的特征層，每一個(gè)通道的權(quán)值； 所述圖像采集模塊、模型訓(xùn)練模塊和模型識(shí)別模塊安裝于所述高速收板機(jī)設(shè)備中，以采集、處理識(shí)別、檢測(cè)進(jìn)入高速收板機(jī)設(shè)備中的桉木單板； 所述桉木單板缺陷圖像檢測(cè)系統(tǒng)還包括：分選裝置，所述分選裝置通過(guò)PLC控制電機(jī)正反轉(zhuǎn)進(jìn)而控制分級(jí)擋板的方向，其中，PLC將根據(jù)桉木單板缺陷圖像檢測(cè)結(jié)果控制電機(jī)正反轉(zhuǎn)，其中，所述檢測(cè)結(jié)果包括一級(jí)板材、二級(jí)板材； 若檢測(cè)為一級(jí)板材則控制電機(jī)正轉(zhuǎn)，所述桉木單板落入一級(jí)板倉(cāng)； 若檢測(cè)為二級(jí)板材則控制電機(jī)反轉(zhuǎn)，所述桉木單板落入二級(jí)板倉(cāng)； 所述PLC與邊緣計(jì)算盒采用Modbus-RTU協(xié)議，通過(guò)485接口，邊緣計(jì)算盒作為主機(jī)，PLC作為從機(jī)進(jìn)行通信，其中保持寄存器40001地址為狀態(tài)碼；40002-40005分別為四類缺陷數(shù)量，40011-40012分別為死結(jié)、活結(jié)面積設(shè)定，400015為圖像保存設(shè)定，所述四類缺陷包括死結(jié)、活結(jié)、樹皮和裂縫；在所述邊緣計(jì)算盒中加載有所述的模型識(shí)別模塊； 所述桉木單板缺陷圖像檢測(cè)方法包括圖像采集、圖像訓(xùn)練和圖像識(shí)別： 在所述圖像采集中： 利用Bbox-cover方法對(duì)采集的原始圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作，步驟如下： Step1:順序選取所述數(shù)據(jù)集當(dāng)中一張圖像作為操作對(duì)象F； Step2:對(duì)操作對(duì)象F進(jìn)行標(biāo)簽類別判定，查看操作對(duì)象F是否具有4類缺陷q，所述缺陷q包括：表示死結(jié)、表述活結(jié)、表示樹皮、表述裂縫； 如缺少某種缺陷類別，則對(duì)操作對(duì)象F進(jìn)行如下Copy-paste操作： 將所述操作對(duì)象F作為主圖像,對(duì)缺少的缺陷類別進(jìn)行復(fù)制到操作對(duì)象F中，其中，進(jìn)入Step3； Step3:對(duì)缺陷標(biāo)簽進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算缺陷類別數(shù)量的均值,在將各個(gè)缺陷與進(jìn)行絕對(duì)值計(jì)算，得到或，代表缺陷當(dāng)中需要減少的缺陷類別，代表四類缺陷當(dāng)中需要增加的缺陷類別； 獲取到缺陷圖像Bbox1坐標(biāo)點(diǎn)xmin,ymin,xmax,ymax進(jìn)行裁剪并覆蓋掉當(dāng)中的缺陷圖像Bbox2坐標(biāo)點(diǎn)x＇min,y＇min,x＇max,y＇max,直到滿足數(shù)量為止，其中Bbox坐標(biāo)點(diǎn)代表目標(biāo)框歸一化之后的左上角與右下角坐標(biāo)點(diǎn)，為比例系數(shù)： （I） II 其中β取值為0-1； Step4:將全部數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖像都完成上述Step1至Step3步驟； 在所述圖像訓(xùn)練中： 采用在YOLOv5結(jié)構(gòu)中加入注意力機(jī)制模塊SE-Net，以獲得輸入進(jìn)來(lái)圖像的特征層，每一個(gè)通道的權(quán)值，具體步驟如下： 首先通過(guò)全局平均池化輸出為1×1×C的數(shù)據(jù)： IV 所述公式（IV）也被稱為Fsq操作，中文為壓縮特征圖操作，其中，H代表圖像高度，W代表圖像寬度，對(duì)C個(gè)大小為H*W的特征圖進(jìn)行Fsq操作,表示每個(gè)特征圖通道信息的二維矩陣，下標(biāo)c表示每個(gè)特征圖的通道數(shù)； 然后是Fex操作，中文為抽取特征圖操作，公式如V,其中w 1與公式IV的求得每個(gè)特征圖的操作結(jié)果進(jìn)行相乘得到1×1×Cr，這是第一個(gè)全連接層；在經(jīng)過(guò)Relu輸出維度不變；然后與w 2相乘，這是第二個(gè)全連接層，輸出維度為1×1×C，為Relu函數(shù)，最后經(jīng)過(guò)Sigmod函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化得到結(jié)果s： V 在公式（V）中，z為公式IV求得每個(gè)特征圖的操作結(jié)果;w為二次全連接操作，w 1表示第一次操作，w2表示第二次操作；； 最后通過(guò)Fscale操作，中文是重標(biāo)定操作，把所述Fsq操作與Fex操作得到的結(jié)果進(jìn)行相乘： （VI） 在公式（VI）中，u c為每個(gè)特征圖通道信息的二維矩陣；為權(quán)值；最終形成識(shí)別模型； 在所述圖像訓(xùn)練中還包括聚合模塊AGM，對(duì)輸入的圖像通道維度進(jìn)行最大池化，像素維度信息進(jìn)行平均池化操作，最后在進(jìn)行拼接，完成1×1卷積之后輸出給檢測(cè)頭； 在所述圖像識(shí)別中： 利用所示識(shí)別模型識(shí)別的桉木缺陷圖像信息之后，通過(guò)公式（VII）計(jì)算出圖像中P,與Q,倆點(diǎn)像素的距離： VII） 再利用實(shí)際測(cè)量的桉木的長(zhǎng)寬值，通過(guò)公式（VIII）得到每個(gè)像素點(diǎn)的實(shí)際距離: （VIII） 在公式（VIII）中，d w為實(shí)際桉木單板的寬度；d l為桉木單板的長(zhǎng)度；D w為圖像中桉木單板寬度像素點(diǎn)的距離；D l為圖像中桉板單板長(zhǎng)度像素的距離；通過(guò)所述識(shí)別模型識(shí)別出缺陷圖像，提取ROI區(qū)域，利用圖像處理畫出缺陷的外接矩形框，最后計(jì)算出矩形框面積，從而得到缺陷圖像面積。

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