在木材加工行业中，确保材料的质量是至关重要的。木材表面的缺陷，如裂缝和死结，不仅影响木材的外观，还可能影响其结构完整性。随着人工智能技术的发展，现在可以利用计算机视觉系统来自动检测这些缺陷。这种系统通过训练模型来识别木材表面的特征，从而实现高效、准确的质量控制。
计算机视觉系统的核心是图像识别模型，这些模型能够识别出木材表面的特定特征。通过标注图像中的兴趣区域，例如死结或裂缝，模型可以学习如何识别这些缺陷。一旦模型被训练好，它就可以被用来识别新的图像中的缺陷。这个过程可以通过大量的标注图像来提高模型的准确性。
在本指南中，将使用一个预训练的模型来展示如何将计算机视觉技术应用于木材表面检测。将展示如何将这个模型连接到自己的相机系统，并在实际的木材样本上测试模型的效果。
部署木材表面检测系统
部署一个木材表面检测系统需要几个步骤。首先，需要创建一个Roboflow账户，这将允许访问将在本指南中使用的木材检测模型。然后，需要在Roboflow Universe上测试模型，以确保它能够满足需求。如果模型没有检测到缺陷，例如裂缝，可以降低右侧边栏中的置信度阈值。
一旦模型经过测试并准备就绪，可以使用Roboflow Inference将其部署到自己的硬件上。Inference是一个开源工具，用于部署视觉模型，它已经被用来支持数百万次的计算机视觉模型API调用。可以在NVIDIA Jetsons、Raspberry Pis、macOS系统（适合测试）、Windows机器和其他设备上部署模型。
from inference import get_roboflow_model
import supervision as sv
import cv2
image_file = "image.jpeg"
image = cv2.imread(image_file)
model = get_roboflow_model(model_id="wood-defect-detection-jvj8f/1")
results = model.infer(image)
detections = sv.Detections.from_roboflow(results[0].dict(by_alias=True, exclude_none=True))
bounding_box_annotator = sv.BoundingBoxAnnotator()
label_annotator = sv.LabelAnnotator()
annotated_image = bounding_box_annotator.annotate(
scene=image, detections=detections)
annotated_image = label_annotator.annotate(
scene=annotated_image, detections=detections)
sv.plot_image(annotated_image)
在上述代码中，运行了计算机视觉模型在一张图像上，并展示了模型在图像上的结果。第一次运行代码时，模型下载到设备上可能会比较慢。之后，模型的运行速度会快得多。
编写业务逻辑
有了计算机视觉模型，下一步就是使用模型预测来编写业务逻辑。例如，可以构建一个自动化的人工审核或拒绝系统。这个系统可以将具有特定缺陷的木材，例如带有裂缝的结，移动到设施的特定部分进行进一步审核。缺陷可以记录在内部库存管理系统中，以便可以跟踪缺陷的发生率以及木材批次的来源。
训练自己的模型
如果上述模型对用例效果不佳，建议训练自己的模型。训练自己的模型将带来更高的准确性，因为模型在与部署环境相似的数据上表现最佳。建议收集来自自己设施的木材图像。然后，可以使用这些图像构建模型。要构建模型，需要：
- 收集图像。
- 标注兴趣区域（即木材结、裂缝）。
- 训练模型。
- 使用上述说明部署模型。
可以在一个下午内训练出计算机视觉模型的第一个版本。要了解如何训练自己的计算机视觉模型，请参考Roboflow入门指南。入门指南包含了构建计算机视觉模型所需的所有信息。
可以使用计算机视觉来识别木材表面缺陷，并构建一个木材表面检测系统。在本指南中，展示了如何在自己的硬件上部署预制模型。在Roboflow Universe上测试了模型，然后使用Inference部署了模型。在指南的后半部分，提供了如何训练自己的木材表面检测模型以获得最佳性能的信息。