基于多模态智能木材缺陷检测与性能评估系统及方法

本发明公开了一种多模态智能木材缺陷检测与性能评估系统及检测评估方法，集成多种传感技术与深度学习算法，实现木材缺陷检测与质量评估。系统包括木材传输、多模态数据采集、信息处理及智能分级模块，通过可见光、红外、近红外、超声波和微波传感器获取木材表面与内部特征。利用特征金字塔网络(FPN)与实例分割技术精准识别裂缝、虫眼、节疤等缺陷，并结合ARIMA和LSTM模型预测含水率，提升质量评估精度。本发明可以智能分类木材，提高检测效率，适用于木材加工、家具制造等领域。