49、木板缺陷检测与行星着陆导航地标选择优化

木板缺陷检测与行星着陆导航地标选择优化

在工业生产和航天探索领域，木板缺陷检测和行星着陆导航分别面临着不同但又具有挑战性的问题。本文将介绍一种改进的YOLOv4 - tiny算法用于木板缺陷检测，以及一种基于松弛优化算法的地标选择优化方法用于自主光学行星着陆导航系统。

木板缺陷检测

在木板生产过程中，对木板缺陷进行准确、快速的检测至关重要。传统的图像处理方法，如神经网络中的改进SSD算法、多通道Mask R - CNN和深度卷积神经网络等，已被用于缺陷检测，但在速度和精度方面仍面临挑战。

为了解决这些问题，研究人员提出了一种改进的YOLOv4 - tiny算法。该算法通过将原始残差网络替换为Res2net网络，并采用不同大小的新尺度，增强了网络的特征提取能力。

数据特征

为了获取木板图像，搭建了一个包含线扫描相机、计算机和传送带的测试平台。具体操作步骤如下：
1. 将木板传送到特定区域。
2. 相机捕获木板图像并将其传输到计算机。
3. 计算机执行缺陷检测算法以获取缺陷位置。

收集到的木板图像经过处理，去除背景后切割成正方形。最初获得2000张有缺陷的图像，通过数据增强（包括亮度变化、高斯滤波、镜像翻转和角度旋转）将其扩展到12000张图像。木板上的缺陷分为3类：死结、虫害和裂缝。邀请专家使用开源标注工具对缺陷进行标注，生成包含缺陷位置信息和标签的xml文件。最终得到的数据集分布如下表所示：
| 木材缺陷 | 训练数据集 | 测试数据集 |
| — | — | — |
| 死结 | 4000 | 733 |
| 裂缝 | 4500 | 990 |