基于ConvNeXtBase与郊狼优化极限树的皮革缺陷可信视觉智能检测模型

为解决皮革工业生产中传统人工检测效率低、一致性差的问题，Brij B. Gupta团队开发了融合ConvNeXtBase特征提取与郊狼优化算法(COA)的极限树分类模型。该研究通过多模态深度学习实现了对粒面脱落、松面、针孔等6类缺陷的自动化识别，准确率达0.90，为皮革制造业的智能化质检提供了高效解决方案。

　　

在皮革制造这个历史悠久的传统行业中，产品质量始终是核心竞争力。然而从鞣制、染色到材料处理的每个环节，都可能产生粒面脱落(grain off)、松面(loose grains)或针孔(pinholes)等缺陷。目前行业仍主要依赖人工目检，不仅效率低下，且受主观因素影响大——检验员连续工作两小时后，漏检率可能飙升30%。这种粗放的质检模式已难以满足现代制造业对精度和效率的双重要求，特别是在高端汽车座椅、奢侈品手袋等对皮革表面完整性要求严苛的领域。

针对这一行业痛点，Princess Nourah bint Abdulrahman University（努拉公主大学，沙特阿拉伯）的研究团队在《Pattern Recognition Letters》发表了一项突破性研究。他们巧妙地将前沿深度学习架构ConvNeXtBase与智能优化算法结合，构建了一套名为"Trusty Visual Intelligence Model"的自动化检测系统。该系统不仅能以90%的准确率识别六类常见缺陷，更通过郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm, COA)将处理速度提升至工业级实时标准，为传统制造业的数字化转型提供了标杆案例。

研究团队采用多阶段技术路线：首先通过Kaggle开源数据集获取包含粒面脱落、生长纹等六类缺陷的皮革样本图像；随后利用ConvNeXtBase架构（一种改进的卷积神经网络）进行深度特征提取，其分层结构能有效捕捉皮革纹理的微观特征；最关键的是引入COA算法优化ExtraTreesClassifier的12个超参数，使这个集成学习模型在保持高精度的同时，将推理时间压缩到毫秒级。与SVM、XGBoost等传统算法的对比实验证实，该模型的F1分数显著优于现有方法。

数据集表征部分显示，研究团队系统整理了六类缺陷的视觉特征库，其中生长纹(growth markings)和折叠痕(folding marks)的纹理特征通过ConvNeXtBase的浅层卷积核捕获，而松面等复杂缺陷则依赖深层网络的特征抽象能力。提出的方法章节详细阐述了COA如何通过模拟郊狼种群的社会狩猎行为，动态调整ExtraTreesClassifier的最大深度、叶子节点数等参数，使模型在测试集上达到0.89的召回率。

结论部分强调，这项研究首次将元启发式算法与深度特征提取结合应用于皮革质检领域。相比Aslam等学者提出的传统机器视觉方案，该模型在保持90%准确率的同时，将单张图像处理时间从秒级降至毫秒级，完全符合工业流水线的实时性要求。Northern Border University（沙特阿拉伯北部边境大学）的资助方在成果评价中指出，这项技术可无缝集成到现有生产线，预计能使皮革制造企业的人工质检成本降低60%。

这项研究的创新性体现在三个维度：技术上，建立了ConvNeXtBase+COA-ExtraTrees的混合架构范式；应用上，解决了传统制造业中复杂纹理缺陷的自动化识别难题；产业价值上，其开源代码和优化策略可直接迁移到木材、纺织品等其他材料检测场景。正如通讯作者Ahmed Alhomoud强调的，该模型为"工业4.0时代的可信视觉智能"提供了可复用的技术框架，其方法论意义已超越皮革制造这一具体领域。