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[实用新型]一种木材缺陷扫描切割一体机-CN202122649415.X有效
发明人：龙麟;周乐天;罗国正 -专利权人：湖南名选机电有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： B27B5/02 文献下载
摘要：本申请提供一种木材缺陷扫描切割一体机，该木材缺陷扫描切割一体机包括：依次连接的扫描进料线、缺陷检测装置、扫描出料线、物料缓存系统、锯切进料线、缺陷切割装置和锯切出料线，扫描进料线用于将木材送至缺陷检测装置中，缺陷检测装置用于获取木材的缺陷位置信息并将木材的缺陷位置信息传递给缺陷切割装置，扫描出料线用于将缺陷检测装置中的木材传递至物料缓存系统，物料缓存系统用于暂存木材，锯切进料线用于将物料缓存系统中的木材传递至缺陷切割装置，缺陷切割装置用于根据木材的缺陷位置信息将木材的缺陷位置切除，锯切出料线用于将修整完的木材运出。
一种木材缺陷扫描切割一体机

[发明专利]基于神经网络的木材缺陷检测方法、系统及存储介质-CN202010068555.5有效
发明人：王福伟;李小飞;王建凯;陈曦;麻志毅 -专利权人：杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例中提供了一种基于神经网络的木材缺陷检测方法、系统及存储介质，基于神经网络的木材缺陷检测方法包括：获取木材的图像数据；通过构造缺陷分割神经网络，然后训练缺陷分割神经网络，其次木材图像数据输入到训练后的缺陷分割神经网络进行缺陷分割预测得到缺陷预测掩码图，最后根据缺陷预测掩码图进行后处理计算得到结构化的缺陷描述数据即木材缺陷检测数据，实现了在木材缺陷检测中对木材缺陷的分割，解决了现有技术中基于神经网络进行木材缺陷检测时，不能对木材缺陷进行分割的问题。
基于神经网络木材缺陷检测方法系统存储介质

[发明专利]木材缺陷的机器学习及修复方法、装置、系统、电子设备-CN201810241515.9在审
发明人：丁磊 -专利权人：北京木业邦科技有限公司
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种木材缺陷的机器学习及修复方法、装置、系统、电子设备。其中，木材缺陷的机器学习方法包括：获取木材的图像以及标注数据；所述标注数据包括所述木材的缺陷标注以及缺陷切割方式标注；根据所述木材的图像以及标注数据，对木材缺陷识别模型进行训练；所述木材缺陷识别模型用于识别木材缺陷并输出修复方案本公开实施例，通过获取木材样本的图像数据完成缺陷的识别和缺陷修复方案设计，实现了木材缺陷修复的自动化，克服了已有技术中通过人工识别带来的效率低下、人工成本高且质量无法保证的缺陷，提高了效率，节省了成本。
木材缺陷标注机器学习木材修复电子设备图像方案设计方式标注缺陷修复人工成本人工识别数据包括图像数据切割样本自动化输出保证

[发明专利]木材缺陷检测方法、设备、介质及计算机程序产品-CN202111083502.1在审
发明人：杨超;黄雪峰;蔡恩祥;朱琦;胡亘谦 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种木材缺陷检测方法、设备、介质及计算机程序产品，获取待检测木材的图像信息，基于预训练的深度神经网络模型对图像信息进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；若缺陷检测结果为待检测木材存在缺陷，则基于图像信息确定待检测木材的缺陷尺寸；若缺陷尺寸大于预设缺陷尺寸阈值，则基于缺陷尺寸输出待检测木材的缺陷信息。本申请基于预训练的深度神经网络模型对待检测木材的图像信息进行缺陷检测，可以快速且准确地确定出待检测木材是否存在缺陷，在待检测木材存在缺陷时，基于缺陷尺寸确定缺陷是否在用户允许范围内，若不在用户允许范围内，则基于缺陷尺寸将待检测目标的缺陷信息输出，有效提高木材缺陷检测结果的准确度。
木材缺陷检测方法设备介质计算机程序产品

[发明专利]木材的缺陷检测方法、电子装置、装置及存储介质-CN202110938715.1有效
发明人：李勇军;黄雪峰;朱琦;杨光;杨超 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出的一种木材的缺陷检测方法、电子装置、装置及存储介质，所述方法包括步骤：接收缺陷检测信号，获取与所述缺陷检测信号对应的待检测的木材图像；将所述木材图像依据颜色进行划分得到至少一个木材子图像；基于所述木材子图像对所述木材图像进行缺陷检测操作通过木材的颜色对木材图像进行划分，以针对性地对同类颜色的木材子图像进行缺陷检测操作，使得能够避免木材的颜色对缺陷检测造成影响，提高了缺陷检测的准确性。
木材缺陷检测方法电子装置存储介质

[发明专利]基于Faster R-CNN的木材内部缺陷检测方法-CN201911201861.5在审
发明人：冯海林;陈力;杜晓晨;李剑 -专利权人：浙江农林大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G01N29/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于Faster R‑CNN的木材内部缺陷检测方法，属于木材内部缺陷检测技术领域，具体包括：建立木材缺陷识别模型，确定目标试样；采用木材缺陷识别模型对目标试样进行检测，得到木材内部缺陷的方位和大小；建立木材缺陷识别模型包括建立特征矩阵图像数据库，通过Faster R‑CNN模型训练特征矩阵图像数据库改进Faster R‑CNN模型，从而获得木材缺陷识别模型，本专利采用深度学习算法替代传统浅层学习算法，利用该种基于快速的深度神经网络进行木材缺陷检测，可以实现快速精确地检测目标缺陷在木材内部具体位置。
基于 faster cnn 木材内部缺陷检测方法

[发明专利]木材缺陷样本获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN201810240671.3有效
发明人：丁磊 -专利权人：北京木业邦科技有限公司
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种木材缺陷样本获取方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取合格木材样本数据；根据合格木材样本数据获取已有缺陷特征图像；所述已有缺陷特征图像为从已有缺陷木材样本数据库中得到的；将所述已有缺陷特征图像和所述合格木材样本数据合成得到与所述合格木材样本数据的木材类别相同的缺陷木材样本数据通过这种方式，在人工智能模型的训练初期，克服了由于缺陷木材样本的缺失，导致训练出来的人工智能模型无法识别木材缺陷以及识别精度低下的问题，并且简化了缺陷木材样本数据的获取方式，节省了成本。
木材缺陷样本获取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]缺陷检测方法、电子装置、装置及计算机可读存储介质-CN202110955272.7有效
发明人：李勇军;朱琦;杨光 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出的一种缺陷检测方法、电子装置、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括步骤：接收缺陷检测信号，获取与所述缺陷检测信号对应的待检测的木材图像；将所述木材图像依据颜色进行划分得到至少一个木材子图像；基于所述木材子图像对所述木材图像进行缺陷检测操作。通过木材的颜色对木材图像进行划分，以针对性地对同类颜色的木材子图像进行缺陷检测操作，使得能够避免木材的颜色对缺陷检测造成影响，提高了缺陷检测的准确性。
缺陷检测方法电子装置计算机可读存储介质

[实用新型]一种基于kinect相机的木材缺陷检测装置-CN202020177132.2有效
发明人：陈启航;倪超;黄卓;邹红艳 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： B07C5/34 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于kinect相机的木材缺陷检测装置，包括用于传送木材的传送带；所述的传送带的前端上方相应安装有木材缺陷图像收集装置；并且该木材缺陷图像收集装置的前后侧还相应安装有LED灯；所述的木材缺陷图像收集装置还连接设置有计算机处理器本装置通过kinect相机可采集木材表面图像信息，并通过计算机处理器进行相应处理，判断该木材表面是否具有缺陷，而存在缺陷的木材在传动的过程中，经由计算机处理器控制推动器相应带动推动杆向前推动将传送带上的该木材推进到另一侧的收集箱中，从而实现木材缺陷检测以及将缺陷木材分离出来的功能，不仅能够增加检测的准确度，提高工作效率，而且极大的节省了工作时间，节省了人力物力。
一种基于 kinect 相机木材缺陷检测装置

[发明专利]基于排列组合最优解的木材最大价值锯切算法-CN202310619170.7在审
发明人：丁安波;程昊 -专利权人：苏州智颂智能装备有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了基于排列组合最优解的木材最大价值锯切算法，涉及木材锯切算法技术领域，该锯切算法旨在解决现有技术下无法适用于不同规格的木材，无法保证木材价值的最大化，并且未将木材中的缺陷完全锯切的技术问题，该锯切算法，其步骤如下：S1：采集木材图片，建立板材缺陷样本图片库，S2：利用标记了特征的缺陷图像输入到网络中进行训练，S3：通过16k工业线扫相机采集待处理木材的图像，并对木材图像进行缺陷标记，S4：根据木材正反面的缺陷分布情况，然后进行木材的锯切，该锯切算法不限定待检测木材的长度和形态，利用排列组合最优解的方式进行高效的切割，使得切割后得到的木材价值最大化，并且确保木材中的缺陷完全锯切。
基于排列组合最优木材最大价值算法

[发明专利]一种木材节子缺陷定量检测方法-CN202110546082.X在审
发明人：方益明;郭显鑫;凌荣耀 -专利权人：绍兴文理学院
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种木材节子缺陷定量检测方法，属于木材节子缺陷检测技术领域，该方法包括以下步骤：步骤1，建立木材节子缺陷定量检测模型；步骤2，在上述木材节子缺陷定量检测模型中输入待检测图像数据；步骤3，采用上述木材节子缺陷定量检测模型对待检测图像数据进行检测上述建立木材节子缺陷定量检测模型具体包括以下步骤：获得改进的Faster R‑CNN模型；收集训练样本数据；采用改进的Faster R‑CNN模型，利用训练样本数据对改进的Faster R‑CNN模型进行训练，从而得到木材节子缺陷定量检测模型，本发明方法具有较高的检测准确率和较低的误检率和漏检率。
一种木材节子缺陷定量检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的木材缺陷检测方法和系统-CN202211655102.8在审
发明人：兰雨晴;余丹;曾大龙;张腾怀;赵蒙蒙 -专利权人：慧之安信息技术股份有限公司
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的木材缺陷检测方法和系统。所述木材缺陷检测方法包括：针对待检测木材进行唯一编码，并按照所述唯一编码的顺序对所述待检测木材进行图像采集，获取所述待检测木材的图像信息；对所述待检测木材的图像信息进行图片处理，获取待测木材对应的待测目标图片；将所述待测目标图片输入至深度学习模型进行缺陷检测，获得缺陷检测结果，将所述缺陷检测结果发送至工作人员终端进行展示。
一种基于深度学习木材缺陷检测方法系统

[发明专利]自适应DeepLab木材表面缺陷分割模型算法-CN202310494002.X在审
发明人：丁安波;程昊 -专利权人：苏州智颂智能装备有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了自适应DeepLab木材表面缺陷分割模型算法，涉及木材表面缺陷分割模型算法技术领域，该分割模型算法旨在解决现有技术下无法满足木材行业智能优选备料成套装备中分类任务的需求，切割后得到的木材价值无法最大化，并且不能对木板的双面同时同步进行检测，不能自主训练，影响精度的技术问题，该分割模型算法，其步骤如下：S1：通过16k工业线扫相机获取木材双面的图像信息；S2：多源数据自训练学习，S3：通过DeepLabv3+模型进行木材图像分割，S4：根据木材正反面的缺陷分布情况，然后得出带缺陷木材的切割方案，该分割模型算法通过优化的轻量级高效智能网络PPLCNet对木材进行缺陷分类，精准定位缺陷位置，能够获得畸变低、照度均匀的理想图像
自适应 deeplab 木材表面缺陷分割模型算法

[发明专利]一种基于改进DINO网络模型的木材表面缺陷检测方法-CN202310359313.5在审
发明人：白金强;卞存翔;程广河;郝凤琦;李保菊;李正春;朱瑞雪;程大全 -专利权人：山东省计算中心（国家超级计算济南中心）;齐鲁工业大学（山东省科学院）;临沂众为智能科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于改进DINO网络模型的木材表面缺陷检测方法，涉及基于深度学习的木板原材料表面缺陷检测的技术领域，包括：实地采集木材表面缺陷数据集；对数据集进行预处理；对数据集进行标注、数据增强和划分；设计基于改进DINO的木材表面缺陷检测模型；利用训练集、验证集对DINO模型进行训练和验证；根据实验结果进行模型调优；利用调优好的模型进行木材缺陷检测。本发明有效提高了木材表面缺陷检测的识别准确率和识别效率，同时模型可以在极少训练轮数下达到收敛，极大降低了模型训练时间，并且模型具有较低的计算量，易于工业现场的木材缺陷实时检测。
一种基于改进 dino 网络模型木材表面缺陷检测方法

[发明专利]一种树干内部结构特征无损检测法-CN202210243678.7在审
发明人：张晓林;陆秀君;王磊;战昊;李亚亚;崔雪薇;虞家昕 -专利权人：沈阳农业大学
申请日： 2022-03-12 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G01N23/046 文献下载
摘要：本发明属于木材检测技术领域，尤其是一种树干内部结构特征无损检测法，包括以下步骤：步骤一、原木裁切，将需要检测的原木进行测量裁切，制备原木段。该树干内部结构特征无损检测法，通过设置CT设备和图像处理，在使用时，利用CT技术检测木材的宏观结构，对髓心位置、心边材宽度、年轮数量和宽度、木材斜纹进行无损检测；并检测木材的缺陷特征，对断裂面的裂纹、疤节的位置、数量和大小进行检测，明确死节边界，确定木材的缺陷情况，明确无节良材，以及对木材密度的进行检测，从而解决了现有的木材缺陷中有部分缺陷出现在木材内部很难从外观判断辨别，不仅降低了木材的价值及利用率，还增加了木材缺陷的检测难度的问题
一种树干内部结构特征无损检测

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