基于卷积神经网络在木材缺陷识别中的研究进展

编号 zgly0001747554

文献类型 期刊论文

文献题名 基于卷积神经网络在木材缺陷识别中的研究进展

作者 司丽洁  高凡  丁安宁  多化琼 

作者单位 内蒙古农业大学材料科学与艺术设计学院 

母体文献 林产工业 

年卷期 2023,60(2)

页码 57-60

年份 2023 

分类号 TS6 

关键词 卷积神经网络  木材缺陷  图像分割  特征提取  图像识别 

文摘内容 木材作为重要的生物质材料,为进一步提高其使用率,可采用卷积神经网络(CNN)模型实现对木材缺陷快速、准确的识别,具有检测时间短、效率高、精确度高等优势。综述了卷积神经网络的基本结构,总结了CNN在木材缺陷分割、特征提取、识别中的研究现状,针对CNN在木材缺陷识别领域的不足,提出了进一步发展的方向,为提高木材缺陷识别的效率和精确度提供了新思路。