基于机器视觉的木材表面缺陷检测方法与系统

摘要

本发明公开了基于机器视觉的木材表面缺陷检测方法与系统，能够将木材图像纹理增强，利用中值滤波对图像进行去除噪声预处理，同时，构建神经网络识别模型和改进BP神经网络算法，提出一种两级神经网络板材表面缺陷检测模型结构，有效减少误差，保证了检测的精度，提高了产品的质量；通过设置伺服电机和丝杆，在木板表面缺陷检测过程中，完全可以代替人工操作，自动化程度高。相机在采集木板表面图像的过程，根据待木板的类型和规格，上位机发送木板类型和规格到PLC中，通过伺服电机带动丝杆传动，把相机移动到相应位置，定位准确，实现对不同类型和规格木板的图像采集，提高了板材的检测效率。