基于卷积神经网络的刨花定向角度自动测量方法构建

作     者：洪吾俊 李万兆 胡尧琼 梅长彤 HONG Wujun;LI Wanzhao;HU Yaoqiong;MEI Changtong

作者机构：南京林业大学材料科学与工程学院江苏南京210037 

出 版 物：《木材科学与技术》 (Chinese Journal of Wood Science and Technology)

年 卷 期：2024年第38卷第1期

页      面：58-65页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 082902[工学-木材科学与技术] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0829[工学-林业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：“十四五”国家重点研发计划项目课题“定向结构板制造与应用技术”(2021YFD2200602) 

主　　题：定向刨花板 卷积神经网络 刨花识别 定向角度计算 模型性能评价 

摘      要：基于卷积神经网络YOLOv5和最小外接矩形算法,构建一种自动准确地采集铺装刨花定向角度的方法。结果表明,构建的YOLOv5模型识别刨花目标的准确率、召回率和F1值分别为0.992、0.897和0.94,能够有效识别层叠刨花。模型自动测量和人工测量的刨花定向角度具有强相关性(R2=0.99),且模型不存在算法缺陷,计算每张刨花铺装图像(像素640×640)用时仅134.7 ms。该刨花定向角度计算模型可以为工业领域优化OSB生产工艺以及提高产品性能提供技术支撑。