基于深度相机和深度学习的木材缺陷检测分选装置及方法

摘要

本发明公开了一种基于深度相机和深度学习的木材缺陷检测分选装置及方法，包括工控机、检测机构和设置在所述检测机构后侧的分选机构，所述检测机构包括检测传送带和深度图像采集机构。本发明通过深度相机采集木材表面的RGB图像和深度信息，用GAN网络结合小波变换重构RGBD彩色深度信息。在进行小波变换中，人工标记训练数据中的木材裂缝，形成自适应的裂缝小波基函数。在此基础上进行小波重构提高后续算法的效率，结合深度学习算法分析得出缺陷类型。该算法能够对不同缺陷类型的木材进行分选，不仅提高了缺陷判别的效率，还大大提高了分选的效率。