基于Faster R-CNN的木材内部缺陷检测方法

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。