[发明专利]一种基于深度学习的人工智能木片自动分级方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的人工智能木片自动分级方法及系统，其中所述系统包括：设备框架、上料部件、质量分级检测模块、下料部件、主控系统模块；所述设备框架用于承载分级系统中的部件；所述上料部件用于抓取待分级木片，并将其放置于主控系统模块进行筛选、导向；所述导向板分选机构用于按等级分选木片，所述主控系统模块用于控制分级系统实现自动分级。通过上述系统及方法能够实现木片表面缺陷的自动高效识别及木片的自动分级筛选，避免人工分级误差大、效率低、成本高的问题，使木片分选达到自动化、规模化，具有广阔的市场应用前景。

技术领域

本发明公开涉及木材加工与应用开发技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的人工 智能木片自动分级方法及系统。

背景技术

胶合板是最重要的木材产品之一，其生产工艺是将原木进行去皮、旋切、干燥、上胶、模压等工艺，制成胶合板。而由于木材生长周期内，在生长过程中容易形成节疤、 虫洞等缺陷，并且旋切得到的木片在干燥过程中，由于木材的生长应力、水份蒸发速度 等因素的影响，也造成了单板表面皱缩和开裂的缺陷。这些因素不仅影响了胶合板的外 观，也严重的影响了胶合板的强度，进而影响了胶合板的品质和质量。

在木材加工过程中，将木片分成不同的等级，表面缺陷较少的单板用于胶合板的面 板，而缺陷较多的木片则用于板芯或低端胶合板产品是非常有意义的。为此，木片的表面缺陷是评定木材质量的重要指标之一。随着木材加工业向机械化、自动化的大规模生 产发展，企业对板材的加工质量，尤其是表面缺陷给予了越来越多的重视，因而木片表 面缺陷检测技术变得越来越重要。但是很多小型加工企业在木片分级环节多采用人工分 级，该方法是由工作人员的视觉和工作经验对木片表面缺陷类别进行判断和单板等级的 评价，其问题在于依据个人经验判断受主观因素影响较大，不同工作人员的判断结果可 能不同，不仅降低了工作效率而且还因人员技能的影响产品分级结果，对木片分级判断 错误，还对产品后续的精深加工造成损失。

因而，建立基于人工智能和机器视觉的一种高效、可靠的木片表面缺陷分级系统，对于提高胶合板的产品质量、降低生产成本十分必要。

发明内容

鉴于此，本发明公开提供了一种基于深度学习的人工智能木片自动分级方法及系统， 用于提高胶合板的产品质量、降低生产成本。

第一方面本发明提供了一种基于深度学习的人工智能木片自动分级系统，具体为: 包括：设备框架、上料部件、质量分级检测模块、下料部件、主控系统模块；所述设备 框架用于承载分级系统中的部件；所述上料部件用于抓取待分级木片，并将其放置于主 控系统模块进行筛选、导向；所述导向板分选机构用于按等级分选木片，所述主控系统 模块用于控制分级系统实现自动分级。

进一步地，所述上料部件包括上料框、六自由度机械臂、气动吸盘阵列、距离传感器；

所述质量分级检验模块包括3D相机、检测室；

所述下料部件包括导向板分选机构、木片收集框；

所述主控系统模块包括工业计算机、第一伺服电机、第一传送带；

所述设备框架从前至后依次包括三部分：第一传送部、导向部、第二传送部；

所述六自由度机械臂布置在第一传送部前端的一侧，所述距离传感器安装在六自由 度机械臂的末端，所述气动吸盘阵列安装在六自由度机械臂夹持端；六自由度机械臂的控制电机及距离传感器分别与工业计算机信号连接，

所述检查室布置在第一传送部的中后部，其两端固定在设备框架上，所述3D相机固 定在检查室顶部；所述3D相机与工业计算机信号连接；

第一传送部、第二传送部的首尾端均设有第一伺服电机，由第一伺服电机带动第一 传送部、第二传送部中的第一传送带运动；