残差神经网络模型在木质板材缺陷分类中的应用

以虫眼、活节、死节3种缺陷的板材为研究对象,建立了小型样本库,采用数据增强方法,对图片进行旋转、平移、尺度变换、灰度变换等方式处理,使样本库扩容到10687张图片,其中7480张图片作为训练集、2137张图片作为验证集、1070张图片作为测试集;应用超分辨率测试序列(VGG)网络模型、谷歌网络模型(GoogLeNet)、残差神经网络模型(ResNet)对木质板材表面缺陷进行分类,依据分类精度,遴选识别效果较好的木质板材缺陷分类方法。结果表明:残差神经网络模型在不同的卷积层时分类精度均在80%以上,而改进的残差神经网络模型在模型结构为50层时的分类准确率高达98.63%,模型能较好地适用于木质板材表面缺陷分类。