基于AI技术可增量学习的木板表面缺陷检测系统
【摘要】
近年来，随着AI和工业自动化的不断发展，表面缺陷检测在制造业中扮演着至关重要的角。传统的表面缺陷检测方法，由于受到环境因素的影响，容易受到光照、背景干扰等问题，而导致缺陷检测的准确性受到限制。随着AI技术的发展，基于深度学习的表面缺陷检测逐渐成为主流方法，并且在一些实际应用中已经取得了良好的效果。本文介绍了一种基于人工智能技术的增量学习方法，用于实现木板表面缺陷的检测。通过对传统的深度学习模型进行改进，提出了一种增量学习方法，可以在不断增加新数据的情况下，有效地自动化更新模型，持续提高了模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的增量学习方法可以显著提高模型的准确率，并且具有较强的鲁棒性和可扩展性，可大大降低人工智能在工业缺陷检测的应用门槛。该方法可以应用于更广泛的领域。
关键词：深度学习；缺陷检测；人工智能；增量学习；自动化
一. 引言
木板表面缺陷检测一直是木材行业的重要问题。传统的人工检测方法费时费力，且可能存在主观误差。因此，基于AI的木板表面缺陷检测系统的研发显得尤为重要。
在发展过程中，最初采用的是传统的图像处理和机器视觉技术。但是这种技术往往需要依赖专业的图像处理设备和人工的标注，且准确度不高，鲁棒性差。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始采用基于深度学习的AI缺陷识别算法。这种算法通过对各类缺陷数据进行训练，可以实现更加准确的缺陷检测和分类，具有很高的实用性和应用价值。
然而，木板表面缺陷检测系统在实际应用中还存在一些问题。由于木材的自然变化和生产过程中的设备干扰。木板表面缺陷可能会不断产生新种类或出现变化，导致当前已部署的模型无法准确识别。本文提出设计一种基于人工智能技术可增量学习的木板表面缺陷检测系统，通过自动采集新样本、自动预标注、自动训练与部署，让具有一般电脑操作水平的人员即可完成新的缺陷检测识别模型的训练及部署更新。
二．系统组成架构
系统总体包含如下几个部件：硬件部分有，上料传动系统、成像系统、分拣系统；软件部分有，AI缺陷检测系统、标注系统、训练系统、增量学习控制器、数据可视化等模块。
图2.1 总体系统组成架构人工智能ai正则化使用方法
系统架构组成如图2.1所示。
上料传动系统：主要是进行待检测木板的自动上料、摆放以及传送等。传送装置具有高精度步进电机可调速作用；
成像系统：包括线阵扫描工业相机、镜头、条状光源以及相应的设备支架等。主要进行木板表面的图像采集工作；
AI缺陷检测系统：主要由图像预处理模块、AI检测识别模型构成。同时将识别过程中一些置信度低于预设阈值的样本作为难例，将其保至数据库相应位置，以便后续进行模型的增量学习，持续提高模型精度；
自动分拣系统：主要包括分拣装置和分拣控制器等。用于将AI识别后的木板进行分类。不同的缺陷等级样品，会被分拣到不同的临时堆放区域；
数据库：主要用于存放缺陷检测过程产生的数据以及增量训练和其他业务需要的数据。数据库提供数据存储和查询接口，其他模块可通过数据总线接口统一查询以及获取数据；
数据可视化：包含自动统计分析、检测报告等功能。主要是将检测过程中的产生的缺陷数据进行汇总统计，提供直观的各种维度数据，为生产优化提升提供依据；
增量学习控制器：主要用于模型的增量学习，可以根据难例样本的情况，可采用自动或人工方式触发标注任务产生以及进行新模型训练和更新部署；
AI训练系统：主要进行模型的训练操作，一般使用性能较好的GPU机器进行训练。该系统已预配置好训练操作面板，通过简单设置即可界面简单交互式执行训练任务以及后续的模型更
新部署；
标注系统：包括AI预标注和人工标注两种方式。一般是两种同时使用。数据可以先进行AI预标注，一般是由精度较高的大模型进行预标，后续可再由人工标注纠正。
三．系统实现
3.1 硬件组成
硬件组成主要由上料传动系统、成像系统和自动分拣系统构成。各系统又由以下不同的硬件部件组成：工业相机、光源、传送带、电机、图像处理器、智能工控机等。

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