一种基于深度学习的实木板材缺陷识别方法

本发明提供一种基于深度学习的实木板材缺陷识别方法，涉及实木板材缺陷检测技术领域，解决了木材缺陷检测分类还主要依赖于人工挑选，这种检测方法存在较大的主观误差等缺点，而且人眼会产生疲劳，无法满足工业生产的检测质量分级的需求，同时人力成本越来越高，导致木材加工的成本也越来越高，标准也无法统一，实际检测分类难以保证足够精度的技术问题；其技术方案为：在传统的缺陷检测算法前端引入二分类网络，通过该网络提前完成含有缺陷木材和无缺陷木材的分类；本发明有效减少了缺陷检测算法资源的浪费，提高实木板材缺陷识别的效率。