近年来，中国木质家具制造行业，凭借着成本与质量等优势迅速发展，而作为木质家具行业的上游原材料——木材，其消耗量持续增长，目前中国已成为世界第二大木材消耗国。

木材质量的好坏，在一定程度上，决定了家具的价格，而判断木材产品的品质是否合格，其中一个重要的途径就是对其进行表面缺陷检测。

伴随着工业4.0的发展，传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求，许多木材企业采用机器视觉技术，实现对木材表面快速且稳定地检测，不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端，而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。

在木材行业中，机器视觉检测系统的应用仍存在一些难点：其一，木材作为一种天然材料，其缺陷类型众多，不一致性极大，有许多不常见的缺陷类型未被记录；其二，同种缺陷下，颜色、纹理和形状也存在着较大差异；其三，木材部分活结缺陷从成像上看与木材本身花纹无异，较难分辨。

基于上述难点，导致传统机器视觉检测无法轻易实现对木材表面缺陷的全检，木材出厂产品合格率较低。

为了提高林业资源利用率，实现企业木材加工的可持续发展，使用基于AI算法+深度学习对木材缺陷进行图像检测，能够有效解决木材表面缺陷识别的准确率低和检测速度慢等问题，保障木材出厂质量的合格。

AI算法通过对大量木材图像样片的学习，建立深度学习模型，提高对图像的分析能力，从而分析更加复杂的图像，以此实现自动定义木材新的缺陷类型。

基于深度学习能够准确检测和识别木材表面缺陷的能力，不少机器视觉公司深入研究深度学习技术，积极研发创新视觉产品，提升视觉应用对木材表面缺陷的自动检测与识别能力，深眸科技也不例外。

深眸科技通过层层调研和潜心研究，创新研发工业AI视觉系统，通过深度学习算法组合传统机器视觉，实时检测木材表面缺陷，快速识别并保存数据，解决木材行业客户痛点。工业AI视觉系统，从工业相机拍摄的图像中提取信息，进行处理并加以理解，再将信息传递给机械臂等外部执行结构进行缺陷木材的剔除。

工业AI视觉系统通过AI算法实现对各类缺陷的大量图像样本进行学习，对每类缺陷建有一个准确的算法模型，实现了利用目标识别对木材常见缺陷进行精准定位，不仅达到了对100-600mm，宽度30-400mm的木板进行检测，加快检测速度至4m/s，还将漏检率降低至0.05%以下，实现对木材表面缺陷的精准识别。

近年来，AI算法+深度学习技术在机器视觉中的目标检测、图像分割等任务中都取得了卓越的成就，持续助力3C、新能源、医疗等领域实现生产线的自动化与智能化升级。未来，深眸科技将继续创新技术，为客户提供更加合适的解决方案。