一种板材暗裂缝检测方法及系统

本发明涉及板材质量检测技术领域，公开了一种板材暗裂缝检测方法及其系统。该方法首先通过深度相机获取板材的3D点云数据和表面图像数据，并进行预处理，包括滤波、去噪、降采样、图像增强和灰度调整等步骤。然后，将预处理后的数据输入至基于M3DM的深度学习算法训练的板材暗裂缝检测模型中，模型输出板材存在暗裂缝的概率。最后，根据输出的概率值，采用自动化分拣设备分拣出带有暗裂缝的板材。本系统还包括数据采集、数据预处理、暗裂缝检测、分拣控制及用户交互等模块，实现了对板材暗裂缝的精准检测，提高了检测效率和准确性，全面捕捉板材表面的三维特征，有效解决了传统检测方法中存在的问题，为板材质量检测提供了新的技术手段。