26年CH智能制造基于YOLOv12的木材表面缺陷检测系统设计终稿全日制(18167字).docx

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III摘要随着人工智能以及自动化技术的不断地发展，基于深度学习的图像识别技术在工业质检领域中应用广泛。木材是重要的工业原料，而木材表面缺陷对产品质量具有较大影响，传统的手工检测方法效率低下并且具有一定的主观性问题。针对这个现状，该研究设计开发了一套基于 YOLOv12 的木材表面缺陷检测系统，以轻量化 YOLOv12n模型为基础，结合注意力中心设计理念与区域注意力机制，能够精准识别死节、活节、髓心、针孔、树脂五类常见木材表面缺陷。此系统用 PyQt5 来开发图形用户界面，实现图片检测、视频检测、批量检测以及通过摄像头进行检测的四种模式，可以调整检...

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