基于多数据融合的刨花板表面缺陷检测与质量分级方法研究

为解决刨花板生产线中缺陷检测效率低、分级标准不一致的问题，研究人员提出了一种融合传统算法与深度学习（YOLOv10改进模型）的多数据协同检测方法。通过集成AKCONV、GhostBlock等技术优化模型性能，结合通道剪枝实现轻量化，使mAP提升至0.944。该研究实现了有限算力下的实时检测，并通过多源数据（铺装密度、甲醛释放量等）加权融合建立分级体系，为智能制造提供关键技术支撑。

　　

刨花板作为家具制造和建筑装饰的重要材料，其表面质量直接影响产品价值。然而，当前生产线依赖人工检测，难以应对1-2 m/s的高速生产环境。传统图像处理方法受光照和纹理干扰大，而深度学习模型在算力有限的工业场景中面临实时性与精度的平衡难题。此外，单一视觉数据无法全面评估刨花板质量，亟需融合铺装密度、甲醛释放量等多维度参数的智能分级方案。

中国某高校团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出混合算法与多数据融合策略。关键技术包括：1）传统算法快速筛查异常板材；2）改进YOLOv10模型（集成AKCONV动态卷积、CARAFE上采样等），通过通道剪枝压缩模型体积；3）标准化生产数据并加权融合为综合质量评分。

图像采集
系统采用线阵相机与激光传感器协同采集，清灰装置确保成像质量。

缺陷特征提取与分析
传统算法在二值异常检测中效率突出（准确率92.3%），但分类精度仅76.8%，暴露纹理干扰缺陷。

基于YOLOv10的模型设计
改进模型使mAP从0.883提升至0.944，剪枝后进一步增加8.86%至0.909，推理时间保持在28 ms/帧。

刨花板分级方案
通过熵权法分配铺装密度（权重0.35）、缺陷面积（0.28）等参数，建立A-D四级标准，分级准确率达96.2%。

结论
该研究突破传统检测方法的三大瓶颈：1）混合算法实现毫秒级预筛与高精度分类协同；2）轻量化模型在工业设备上mAP>0.9；3）多源数据融合体系解决质量评估片面性问题。实际应用中，系统使生产线次品率降低37%，为木质材料智能制造提供可推广范式。