木材检测
一、木材用途
木材具有成本较低和环保等优点，在建筑、家具、工艺品、船舶、乐器制造等领域被广泛应用。现如今木材面临着质量控制和生产效率的双重挑战，基于AI的木材缺陷检测应运而生，能够有效提高木材加工的质量和效率，降低人工成本。
二、缺陷影响
- 裂纹、腐朽和节疤会削弱木材的承载能力，导致木材在受力时变形或断裂；
- 在建筑和家具等应用中，缺陷木材还有安全隐患；
- 缺陷木材的市场价格低于无缺陷木材，影响企业的盈利。
- 有瑕疵的木材会影响其产品的美观；
三、缺陷类型
裂纹、缺失、凹坑、脏污、划痕、变形等
四、检测方案
此木材检测项目是基于 深度视觉AI平台 完成 图像标注+模型训练+模型测试 ，深度视觉致力于深度学习，为企业提供高效、精准、稳定的AI视觉解决方案。
4.1 图像标注
使用LabelmeAI对图像进行标注，可使用AI辅助进行标注，且 每个缺陷标注100PCS，可得到较好的模型效果 ，减少标注时间和成本。
4.2 模型训练
图像标注完成后，使用深度视觉AI训练平台对模型进行训练，内涉及图像分类、目标检测、实例分割、语义分割任务。
深度视觉AI训练平台属于离线平台，可以在本地处理数据，减少数据传输至云端的风险，降低数据泄露的可能性，且模型训练速度较快，通常只需几分钟即可完成。
模型评估指标：
模型混淆矩阵：
4.3 模型测试
五、检测效果
- 划痕
脏污
凹坑
缺失
裂纹
六、总结
深度视觉 AI 平台提供了分类、目标检测、实例分割等算法能力，以及简单易用的 AI 训练平台和 AI 测试平台，显著提升了项目的实施速度，也能提供准确的检测结果，确保用户能够高效地进行 AI 视觉应用的开发和优化。
- 深度视觉 AI 平台可在 https://dlcv.com.cn 免费下载，永久使用，点击下方的 阅读原文 可跳转至官网。
- 开发和使用文档： https://bbs.dlcv.com.cn