王明濤 項曉揚 崔文燕 院霖享 多化瓊

（內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)材料科學(xué)與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018）

木材作為一種天然生物材料，很容易受到微生物、氣候、人力等侵害，導(dǎo)致其結(jié)構(gòu)破壞和表面缺陷的出現(xiàn)，進(jìn)而影響木材的質(zhì)量[1]。此外，木材在生長、運輸和存儲等過程中易產(chǎn)生節(jié)子、裂紋、腐蝕和蟲害等。木材的質(zhì)量受損，則會直接影響木制品的美學(xué)價值和工藝價值。因此，若能在木材投入使用之前，及時檢測出其缺陷并加以處理，將能有效提高木材的利用率。

木材缺陷檢測技術(shù)一般分為人工檢測和機器檢測兩種。人工檢測木材缺陷具有很大程度的主觀性，且費時費力效率低下[2]。傳統(tǒng)的基于機器的木材缺陷檢測方法主要有激光檢測[3-4]、超聲波檢測[5-6]、聲發(fā)射技術(shù)[7-8]等。這些檢測技術(shù)雖然相較于人工檢測有著更高的效率，但是激光、超聲波等存在輻射危害、機器龐大、操作不便、維護(hù)成本昂貴等因素，限制了其大規(guī)模的應(yīng)用。

Hinton在2006年最早提出深度學(xué)習(xí)技術(shù)的概念后，指導(dǎo)Sutskever和AlexKrizhevsky開發(fā)出AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在同年的ImageNet LSVRC-2012的比賽中以高達(dá)84.7%的計算機圖像識別準(zhǔn)確率脫穎而出。深度學(xué)習(xí)源于機器學(xué)習(xí)，是一種采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)的數(shù)據(jù)表征學(xué)習(xí)算法[9]。深度學(xué)習(xí)技術(shù)防止了層初始化的維度，代表了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的革命性發(fā)展[10-11]。隨著計算機硬件設(shè)備精密度增加，尤其以高性能處理單元（GPU）為代表的納米級工藝水平提高，計算機圖形處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合所具備的速度快、成本低和布局簡單等優(yōu)點，在缺陷檢測中凸顯優(yōu)勢[12]。此外，大數(shù)據(jù)時代隨著數(shù)據(jù)信息量呈現(xiàn)出的不斷上升的發(fā)展趨勢，圖像數(shù)據(jù)的有效處理也變得至關(guān)重要[13]。

基于深度學(xué)習(xí)的木材缺陷智能檢測可以根據(jù)使用方法的側(cè)重性不同分為兩類。一類是基于目標(biāo)檢測算法的木材缺陷檢測技術(shù)，另一類基于深度學(xué)習(xí)算法的木材缺陷檢測技術(shù)。

1 基于目標(biāo)檢測算法的木材缺陷智能檢測

目標(biāo)檢測是找出圖像中所需要的木材缺陷特征后，對其定位與定形。木材缺陷檢測本質(zhì)上屬于目標(biāo)檢測問題，因此可以通過目標(biāo)檢測算法解決[14]。通?；谀繕?biāo)檢測算法的木材缺陷智能檢測分為基于單階段的目標(biāo)檢測算法（a）和基于兩階段的目標(biāo)檢測算法（b），如圖1所示。

圖1 目標(biāo)檢測算法分類[14]Fig.1 Classification of target detection algorithm

1.1 基于單階段的目標(biāo)檢測算法

單階段目標(biāo)檢測算法又稱為基于回歸分析的目標(biāo)檢測算法，僅需要一次特征提取就可以對目標(biāo)位置和類別信息進(jìn)行回歸分析，然后以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出檢測結(jié)果的算法[15]。由于單階段目標(biāo)檢測僅需要一次特征提取，其結(jié)構(gòu)簡單、計算速度快，可以高效的進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，在工業(yè)實時木材缺陷檢測應(yīng)用領(lǐng)域有著廣闊的前景。

1.1.1 YOLO系列目標(biāo)檢測算法

Wang等[16]在MobileNetV1 中提出了深度可分離卷積，改進(jìn)了YOLO-v3（第三版You Only Look Once）網(wǎng)絡(luò)。相比于之前的模型，雖然該算法在精度與速度上具備一定優(yōu)勢，但對小型缺陷，如裂縫和小孔等學(xué)習(xí)和泛化能力不足。同時，該方法對于硬件設(shè)備的要求較高。為了解決YOLO-v3 網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)小型缺陷方面的不足，有學(xué)者提出了改進(jìn)版的YOLO-v4 網(wǎng)絡(luò)去實現(xiàn)對國產(chǎn)云杉鋸材表面活節(jié)、死節(jié)、裂紋和蟲眼的識別和分類。然而，YOLO-v4 作為YOLO-v3 的增強版本，其核心思想并未改變，仍存在對于細(xì)小裂紋和小孔等小型缺陷的誤判和漏檢問題?；赮OLO系列目前并沒有對于木材表面的細(xì)小缺陷檢測做出突出改進(jìn)，F(xiàn)ang等[17]專注于木材節(jié)子的檢測識別，使用YOLO-v5 檢測器自適應(yīng)的學(xué)習(xí)和提取鋸材表面節(jié)子特征。不足的是，F(xiàn)ang等使用YOLO模型僅能用于檢測節(jié)子缺陷，并不能對節(jié)子進(jìn)行分類，因此YOLO-v5 網(wǎng)絡(luò)對于木材節(jié)子分類里的實用性尚有待驗證。

1.1.2 單步多框檢測算法

為使單階段檢測算法在缺陷識別的同時實現(xiàn)分類需求，Ding等[18]將遷移學(xué)習(xí)[19]應(yīng)用于單步多框檢測（SSD）算法，并且引入密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)（DenseNet）提取木材圖像的深度特征后，融合于SSD獲得多層特征圖，從而實現(xiàn)缺陷分類需求。這一點彌補了Fang等[17]人使用單階段檢測算法但是沒有對缺陷進(jìn)行分類的部分，以DenseNet在實現(xiàn)木材缺陷高精度識別率的基礎(chǔ)上，精準(zhǔn)高效分類，實現(xiàn)了高效率生產(chǎn)活動。魏智鋒等[20]在SSD算法的基礎(chǔ)上結(jié)合輕量級的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet，構(gòu)建出能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測人造板表面缺陷的算法模型，為實現(xiàn)人造板表面實時在線檢測提供了良好的技術(shù)支撐。

1.2 基于兩階段的目標(biāo)檢測算法

在Sermanet等[21]提出單階段目標(biāo)檢測算法的經(jīng)典之作OverFeat后，2014年，R-CNN搭載著“RegionProposal（候選框）+CNN”提取的分類網(wǎng)絡(luò)的組合模式出現(xiàn)在大眾視野中。這種兩階段目標(biāo)檢測算法以其優(yōu)秀的準(zhǔn)確度給目標(biāo)檢測算法提供了新思路[22]。兩階段目標(biāo)檢測算法又稱為基于區(qū)域建議的目標(biāo)檢測算法，是一種通過顯式區(qū)域建議對目標(biāo)檢測問題處理轉(zhuǎn)化為處理后的建議區(qū)域圖片分類的一種算法。此類算法在第一階段提取物體區(qū)域，生成區(qū)域建議，在第二階段對感興趣區(qū)域（Region of Interest, RoI）中的內(nèi)容進(jìn)行分類和回歸。相比于單階段目標(biāo)檢測算法具有更高的物體識別和定位精度，缺點是運行速度較慢[23]。

1.2.1 Faster R-CNN

Faster R-CNN是Ren等[24]針對Fast R-CNN存在的候選區(qū)域高度重疊、計算量過大等問題，于2015 年提出的改進(jìn)算法。而后，有學(xué)者將此算法應(yīng)用于木材缺陷檢測，雖然在一定程度提高了實木板材蟲孔的檢測精度，但是此算法是在犧牲實時性的前提下，提高了算法的準(zhǔn)確率，并不滿足實木板材工業(yè)實際的實時缺陷檢測需求[25]。

結(jié)合單階段目標(biāo)檢測算法中各學(xué)者對于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法的融合思想，Urbonas等[26]對缺陷數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強[27]后引入遷移學(xué)習(xí)，通過Faster R-CNN自動分析單板表面缺陷，對數(shù)據(jù)增強同時使用預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，提高了模型的訓(xùn)練速度、穩(wěn)定性和泛化能力。然而，該方法輸出的是包含木材缺陷的檢測框，而非實際的木材缺陷形狀，這可能會影響對缺陷的精準(zhǔn)切割。

Zhu等[28]在圖像預(yù)處理后建立木材顯微圖像數(shù)據(jù)庫，結(jié)合Faster R-CNN模型，引入感受野增強SSP模塊和FPN模塊，得到了基于遷移學(xué)習(xí)的多尺度特征融合的木材顯微缺陷圖像識別模型，為木材缺陷識別提供了新的一種快速有效的方法。Xia等[29]注意到，木材的紋理特征總是伴隨著木材缺陷出現(xiàn)，并會對最終的識別結(jié)果造成干擾，提出了以雙邊濾波改進(jìn)平滑圖像紋理背景的Faster R-CNN表面缺陷檢測算法，提高了網(wǎng)絡(luò)處理多尺度缺陷特征的表達(dá)能力，對于檢測小型缺陷有著突出效果。此外，ResNet的引入提高了模型對于不同劃痕形狀的特征提取能力，提高了劃痕缺陷的識別精度。

在大量的學(xué)者聚焦于木材圖片缺陷的檢測時，Mohsin等[30]考慮是否可以將木材缺陷檢測系統(tǒng)的相機替代為攝像機，避免頻繁獲取大量無意義的照片。他們使用Faster R-CNN作為探測器，對特征提取后的圖像進(jìn)行缺陷檢測和實時分類，并建立模型，體現(xiàn)出輕量化的優(yōu)點，可以部署于移動設(shè)備和邊緣設(shè)備等小型系統(tǒng)中。然而，該試驗中僅限于裂紋和礦物線這兩種木材缺陷，在工業(yè)應(yīng)用上存在一定的局限性。

1.2.2 Mask R-CNN

Mask R-CNN作為Faster R-CNN的拓展，新增一個分支用于獲取每個RoI的實例分割掩碼，與現(xiàn)有的分支（使用邊界框坐標(biāo)對每個單獨的對象進(jìn)行分類和定位）[31]并行進(jìn)行目標(biāo)檢測?；诖?，Mask R-CNN可以高速有效的對檢測到的孔洞進(jìn)行實例分割、計數(shù)和分類。

Hu等[32]將生成對抗網(wǎng)絡(luò)（PGGAN）結(jié)合Mask R-CNN模型并引入遷移學(xué)習(xí)，用于對楊木單板缺陷的識別與分類。采用PGGAN技術(shù)彌補了傳統(tǒng)樣本拓展方法缺陷細(xì)節(jié)不夠精細(xì)、缺陷圖像多樣性貧瘠和樣本分布少的缺點。

為了提高木材缺陷識別精度，Romanovskis等[33]采用雙TeLeDyne Linea線陣相機捕獲橡木高質(zhì)量的缺陷圖像，并使用實例分割訓(xùn)練兩個不同的Mask R-CNN模型，成功識別和定位了橡木的特有缺陷，能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)要求。這種利用圖像分割技術(shù)獲得缺陷的物理尺寸，并使用健全的木材補丁對其加以修復(fù)的方法不僅在缺陷分類識別上取得了進(jìn)步，而且還為木材缺陷提供了修復(fù)建議。

Shi等[34]構(gòu)建了一個利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)的自建glance網(wǎng)絡(luò)，并采用遺傳算法合并glance網(wǎng)絡(luò)提取的中間特征，然后使用Mask R-CNN對缺陷分類定位。由于NAS為glance網(wǎng)絡(luò)設(shè)計合適結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練過程中花費了較多時間，并且glance網(wǎng)絡(luò)的性能對多通道Mask R-CNN后續(xù)的分類精度有著較大影響，因此如何設(shè)計更為合適的搜索策略和聯(lián)合優(yōu)化方法降低方法的整體復(fù)雜性的問題尚待解決。

考慮到Mask R-CNN存在不規(guī)則缺陷建模和上下文信息獲取困難等問題，Li等[35]構(gòu)建了基于Mask R-CNN的數(shù)據(jù)增強和分層可變形的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，用以提高對于木材缺陷的檢測和分割精度。此前的學(xué)者大多專注于木材缺陷的節(jié)子、裂紋和蟲孔等方面，并沒有一套方案能夠?qū)崿F(xiàn)木材顏色、紋理等的智能檢測?；诖?，Al-Zubi等[36]應(yīng)用Mask R-CNN框架檢測和分割各種紋理、顏色和鉆孔，彌補了研究空缺。

表1 基于深度學(xué)習(xí)的木材缺陷目標(biāo)檢測算法Tab.1 Wood defect target detection algorithm based on deep learning

2 基于深度學(xué)習(xí)的木材缺陷智能檢測

作為深度學(xué)習(xí)的一個主要分支，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于在特征提取及其自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)性等方面的優(yōu)勢，在木材缺陷的智能檢測方面發(fā)揮著巨大作用。目前基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型眾多，應(yīng)用廣泛，因此本文僅基于對于木材缺陷中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，主要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于結(jié)構(gòu)的信息輸入是否反饋分為兩類，即前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)。

2.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

作為最早采用模型建立的方法發(fā)明的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，其特性為在該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部，參數(shù)單向傳播即只從輸入層傳輸至輸出層，因而結(jié)構(gòu)簡單。1957年，Rosenblatt[37]提出的“感知器”被認(rèn)為是最早的簡單前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1986年，Rumelhart等[38]提出了多層前饋網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播（Error Back Propagation）學(xué)習(xí)算法。1990年，LeCun等[39]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)用于手寫識別。自此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為一種計算機手段逐漸開始應(yīng)用于人類的社會生產(chǎn)實踐中。

2.1.1 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）算法是根據(jù)誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，具有操作信號正向傳播，誤差信號反向傳播的特點，是一種以誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BPNN屬于無需事先描述而可以學(xué)習(xí)和存儲大量輸入輸出模型的數(shù)學(xué)方程，采用最速下降的學(xué)習(xí)規(guī)則，以反向傳播模式調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值，從而得到最小平方和[40]。

Yu等[41]應(yīng)用形態(tài)學(xué)算法定位缺陷位置，利用近紅外（NIR）光譜收集信息變量，通過主成分分析（PCA）后輸入到BPNN模型中進(jìn)行識別和分類。通過將機器視覺的木材缺陷分析處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，驗證了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法結(jié)合深度學(xué)習(xí)思想的拓展性。

2.1.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）最初是由Powell[42-43]為了解決多維空間中的插值問題而引入。RBFNN作為一種高效的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有其他前饋網(wǎng)絡(luò)不具備的最佳逼進(jìn)性能和全局最優(yōu)特性，并且框架簡潔，訓(xùn)練速率高[44]。相較于BP網(wǎng)絡(luò)，RBFNN不僅具有優(yōu)秀的泛化能力和逼近程度，還從本質(zhì)上解決了局部最優(yōu)問題，并且擁有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)密實、收斂速度快、可分離學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)參數(shù)等特性。

過去的研究主要關(guān)注切割后的木材表面缺陷的智能檢測，但在某些情況下需要對原木進(jìn)行無損缺陷檢測。Mu等[45]通過X射線無損檢測技術(shù)獲取了木材內(nèi)部的缺陷圖像后，對特征增強并執(zhí)行加法運算防止失真。在此基礎(chǔ)上，改進(jìn)了RBFNN，優(yōu)化了缺陷代碼，簡化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了對原木缺陷的無損檢測。這一研究為木材缺陷檢測提供了新的思路，探索了深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)計算機檢測技術(shù)相結(jié)合的新研究方向。

2.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)，學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律并分析和解決問題的一種深度學(xué)習(xí)方法[46]。該方法引入權(quán)重衰減，通過樣本提取特征，實現(xiàn)圖像的快速準(zhǔn)確識別[47-48]。即CNN本質(zhì)上是一個使用卷積操作（而不是全連接層）作為其層之一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[49]。木材的缺陷圖像通過被特征提取，加以目前的高計算水平計算機的輔助，可以快速獲取跟該特征相似的缺陷圖像并加以識別分類，從而實現(xiàn)木材缺陷檢測的智能化，高效化。

表2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型Tab.2 Classical model of convolutional neural network

He等[57]提出一種混合的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Mix-FCN）檢測木材缺陷位置并自動對缺陷類型分類。此方法一步定位和識別木材缺陷，簡化了傳統(tǒng)上木材缺陷識別需要先由數(shù)字圖像技術(shù)檢測缺陷位置，然后提取缺陷特征分類的繁瑣過程，提高了木材缺陷識別分類的效率。Wang等[58]使用Adaboost級聯(lián)分類器提取木材表面缺陷區(qū)域的候選框檢測缺陷，然后采用自學(xué)習(xí)的CNN模型對輸入的候選框分類，有效解決了傳統(tǒng)分割方法對于多缺陷難以處理的問題，并且CNN的選擇解決了傳統(tǒng)分類方法中特征選擇困難的問題。

Yang等[59]將極限學(xué)習(xí)機（ELM）結(jié)合深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了一個木材圖像缺陷檢測的極限學(xué)習(xí)機模型，解決了單獨使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法導(dǎo)致的缺陷位置不精確、類型識別不準(zhǔn)確和缺陷輪廓不完整等問題?；谀静臒o損檢測的目的，Mohamed等[60]通過使用CT掃描儀掃描樹木外部形狀，結(jié)合CNN在樹木的外部預(yù)測其內(nèi)部的節(jié)點缺陷分布情況，實現(xiàn)了樹木缺陷的無損預(yù)測檢測。然而這種方法局限性較大，只能成功預(yù)測結(jié)節(jié)的存在，并且正確率還有待提高。

區(qū)別于其他人的基于CNN模型的木材缺陷識別，結(jié)合Romanovskis等[33]使用兩個分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思路。Gao等[61]基于多尺度特征融合的雙線性細(xì)粒度思想，提出了基于注意力機制和遷移學(xué)習(xí)的ResNet-18 模型檢測木節(jié)缺陷，訓(xùn)練兩個由CNN組成的子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識別，這種結(jié)合多尺度特征融合與CNN的融合模型體現(xiàn)了木材木節(jié)無損檢測的潛在應(yīng)用價值，為未來的木節(jié)缺陷識別提供了可行的解決方案。Mohsin等[62]提出了基于CNN并以MobileNetV347 作為特征提取骨干網(wǎng)絡(luò)的模型，引入遷移學(xué)習(xí)，實時精確的檢測缺陷并加以識別和分割缺陷，解決了大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型脫離實際只能離線運行的詬病，成功的將此技術(shù)應(yīng)用于實時工業(yè)，將缺陷識別工作與缺陷識別后的工作實現(xiàn)一體化，提高了工業(yè)生產(chǎn)的效率和整體生產(chǎn)力。

2.2 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元所接受的信號不僅來源于其他神經(jīng)元，也包括本身的反饋信號。它們既可以單向傳播也可以雙向傳遞。不同于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元具有記憶存儲功能，狀態(tài)多變，不受時間限制等特點。

2.2.1 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

為了驗證長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在工業(yè)生產(chǎn)線上的應(yīng)用有效性，徐科等[63]提出了采用CNN與LSTM模型相結(jié)合的實時檢測中厚板材的缺陷控制系統(tǒng)。

2.2.2 Hopfield網(wǎng)絡(luò)

Qi[64]等設(shè)計了一個在使用Canny邊緣算法進(jìn)行邊界初始化后，輕微調(diào)整尋找木材缺陷的實際邊界，然后以新定義的二維能量函數(shù)優(yōu)化的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行木材缺陷的邊界檢測，并在Matlab上進(jìn)行了驗證，表明其具有較好的效果。

表3 各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點Tab.3 Advantages and disadvantages of various neural networks

3 結(jié)語

相較于傳統(tǒng)的木材缺陷檢測技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)的木材缺陷智能化檢測體現(xiàn)了更為高精度、高效率、低成本等各種優(yōu)勢，并且突破傳統(tǒng)方法的局限性，已經(jīng)成為木材行業(yè)中學(xué)者重點關(guān)注的研究領(lǐng)域。然而，基于目前人類的認(rèn)知及其科技水平有限，在實踐應(yīng)用中仍然存在一些技術(shù)難點需要克服[65-70]。

1）數(shù)據(jù)集不足：由于獲取大量現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)比較困難，因此構(gòu)建龐大的數(shù)據(jù)集是基于深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)木材缺陷檢測的主要挑戰(zhàn)。目前，大多數(shù)采用合成數(shù)據(jù)和增強樣本等技術(shù)提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量與數(shù)量，但是數(shù)據(jù)的真實可靠性依舊有待檢驗，期望未來出現(xiàn)更為可靠的數(shù)據(jù)拓展技術(shù)或者龐大數(shù)據(jù)的構(gòu)建策略。

2）檢測精度和魯棒性：即使在良好的陽光下拍攝木材表面圖像，也存在著光照、角度、陰影等因素的干擾。因此，基于深度學(xué)習(xí)的檢測系統(tǒng)的模型精度和魯棒性是一個重要的考慮因素。

3）多種類型缺陷的識別：目前可以檢驗出死節(jié)和裂紋等一些常見木材缺陷，但是挑戰(zhàn)在于如何準(zhǔn)確識別更加復(fù)雜多樣的缺陷類型，如腐爛、蟲蛀等。因此，可以考慮如何通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)模型、增量數(shù)據(jù)集以及將人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)圖像處理算法完美結(jié)合。

4）硬件設(shè)備限制：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測系統(tǒng)需要龐大的計算資源和存儲空間，因此硬件設(shè)備的限制也是一個重要的問題。因此，是否考慮通過優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計，選用高效的組件、減少參數(shù)數(shù)量來提高性能，或者將一部分計算任務(wù)卸載到外部云服務(wù)平臺上來完成，是下一步著重考量的因素。

5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化調(diào)整：各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)各有特點，這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是基于人工設(shè)計，每一個模型的建立與應(yīng)用都是需要大量的時間去設(shè)計去調(diào)整，并且不存在最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外，目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有從設(shè)計到調(diào)參再到應(yīng)用是專門為了解決木材缺陷智能識別的。因此，隨著AI與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)的逐漸成熟，希望未來有更多以及更加優(yōu)秀的智能化生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在節(jié)省大量人力物力資源的同時，完美的應(yīng)用木材缺陷的智能化檢測，并且在識別的準(zhǔn)確率與效率上更加的出色。

綜上所述，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材缺陷智能檢測技術(shù)應(yīng)用前景廣闊，其核心的技術(shù)難題可以逐步得到克服，并且將會為傳統(tǒng)行業(yè)帶來重大的變革。