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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种木材旋切薄板分级分拣系统及其检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117102079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311096269.X，技术领域涉及：B07C5/342；该发明授权一种木材旋切薄板分级分拣系统及其检测方法是由薛胜;倪超;朱婷婷;张亚军;端木安宁;周超设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种木材旋切薄板分级分拣系统及其检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种木材旋切薄板分级分拣系统及其方法，木材旋切薄板分级分拣系统包括进料模块、板材识别分级模块、板材分拣打包模块、传送模块；具体包括：木板进料机构、送料传送带、激光测量传感器、三维深度相机、上光源、下光源、摆动传送带、出料传送带、出料工位、板材对齐机构、板材推出机构、捆扎机构。板材通过木板进料机构进入传送带，通过激光测量传感器与三维深度相机对板材进行识别分级后，由摆动电缸与摆动传送带对板材进行分拣，最终实现对板材的分级分拣，显著提高板材分级和分类的准确率和效率。

本发明授权一种木材旋切薄板分级分拣系统及其检测方法在权利要求书中公布了：1.一种木材旋切薄板分级分拣方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：对激光轮廓深度相机获取的深度图像进行预处理，对任意位深的深度图按像素对深度值进行归一化与降噪处理，之后将深度值乘以255，即处理为单通道灰度图，并标记为真实图像数据；其中降噪处理采用改进的双边滤波，公式如下： 式中，i与j表示图像中的像素所处位置，可表示为ix,iy、jx,jy；Ij表示在位置j的像素值；g|i-j|为空间高斯函数，|i-j|表示i与j两个像素之间的空间距离；h|Ii-Ij|为强度高斯函数，|Ii-Ij|表示i与j两个像素之间强度的差异，即在深度值上的差异；对于每一个像素位置i，会考虑其周围3×3、5×5、9×9范围内其他像素j中的深度值的影响；并对3×3、5×5、9×9三个尺度中的滤波结果进行平均融合，平均融合公式如下： 式中，K表示不同尺度，fi,k表示不同尺度上像素位置i的深度值，对不同尺度、相同像素位置的深度值进行求和后取平均值； S2：使用生成对抗网络GAN训练，分别生成产生具有更为显著的活节、半活结、死节、孔洞、裂缝、褶皱和刀痕缺陷特征的图像以及无缺陷的正样本图像； S3：对所有真实样本图像与生成的样本图像进行缺陷标注，将真实图像数据与生成图像数据根据标注结果，引入基于纹理与形状特征进行分类，分为四类，分别为完美、优秀、良好、较差； S4：训练一阶段目标检测算法模型对板材缺陷进行定位和分类，利用缺陷识别结果对板材实现分级包括：使用生成图像作为训练集、真实图像作为验证集与测试集；对一阶段目标检测深度学习模型进行训练，对单张板材的缺陷数量与类型实现识别；结合基于纹理和形状特征的四分类模型结果，使用动态权重分配策略，实现对板材分级；其中动态权重分配策略公式如下： Cl＝argmaxiPil 式中，Wi是第i块板材根据目标检测识别的缺陷在最终四分类中的概率；Pil表示预测目标i属于l的概率，表示基于纹理和形状特征的四分类模型的概率；最终选择概率最大的作为目标i的最终分类结果Cl。

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