基于深度学习的竹条缺陷高效精准检测算法研究及其在竹层积材质量控制中的应用

针对竹条表面缺陷传统人工检测效率低、标准化不足的问题，本研究基于6523张图像数据集，创新性地将DySample模块、SPPF_UniRepLKA模块和EIoU损失函数集成到YOLOv8框架，构建了Ourwork系列模型。其中Ourwork-n模型以96.5%的mAP@0.5和42 FPS的实时性能，为竹层积材(BLT)智能制造提供了高精度检测方案。

　　

竹材作为绿色建筑材料的重要来源，其加工质量直接影响竹层积材(BLT)的力学性能和商业价值。然而，竹条在生长和加工过程中易产生黑节、裂纹、霉变等十类表面缺陷，传统人工检测方法存在效率低下（仅86.6%平均准确率）、主观性强等问题，而红外、X射线等自动化检测技术又面临成本高、速度慢的瓶颈。如何实现高效精准的竹条缺陷检测，成为制约BLT产业智能化升级的关键难题。

湖南桃花江竹材科技有限公司等机构的研究人员通过构建包含6523张图像、10类缺陷的专业数据集，基于YOLOv8基准模型进行三项创新改进：采用DySample模块优化特征上采样过程，引入SPPF_UniRepLKA模块增强多尺度特征融合能力，并利用EIoU损失函数提升边界框回归精度。相关成果发表在《Industrial Crops and Products》的研究表明，这种"模块化改进+工业适配"的技术路线，成功实现了检测精度与实时性能的协同提升。

关键技术方法包括：1) 基于透视变换的图像几何校正技术消除采集畸变；2) 融合离线和在线数据增强策略（如马赛克增强）扩充样本多样性；3) 采用结构重参数化技术将多分支卷积简化为单推理路径；4) 通过消融实验验证各模块贡献度；5) 使用FPS、mAP@_0.5等六项指标进行多维度评估。

【材料与方法】
研究选用4-5年生毛竹制作2000×20×8 mm竹条样本，通过MV-CU120-10GC工业相机构建标准化采集系统。创新性地将原始4024×3036分辨率图像经透视变换降维至640×640，有效减少68%背景冗余像素。

【改进YOLOv8算法】
DySample模块通过动态偏移学习将传统上采样计算量降低40%，SPPF_UniRepLKA模块采用13×13大卷积核使感受野扩大3.2倍，EIoU损失函数将边界框定位误差降低1.8%。三者协同使Ourwork-n模型在保持5.3M参数量级下，mAP@_0.5:0.95提升至71.6%。

【实验结果】
在20组实际样本测试中，Ourwork-n以96.6%的准确率显著超越人工检测组（86.6%）和基准模型YOLOv8n（89.7%）。特别是对内部碳化等复杂缺陷，其检测精度达99.2%，较传统方法提升12.4个百分点。热力图分析显示模型能有效聚焦于<5mm的微裂纹等细小缺陷。

【模型变体对比】
从Ourwork-n到Ourwork-l的阶梯式扩展实验中，mAP@_0.5从96.5%提升至98.1%，但推理速度从42 FPS降至23.6 FPS，证实Ourwork-n在工业场景具有最佳性价比。与YOLOv10n等同类模型相比，其mAP@_0.5:0.95高出2个百分点，且参数量控制在5.3M的轻量级范围。

该研究通过"算法创新-数据优化-工业验证"的全链条设计，解决了竹材缺陷检测中小目标识别（如0.3mm虫孔）、复杂背景干扰等关键技术难题。所提出的Ourwork-n模型已实现每秒42帧的在线检测速度，为BLT智能制造提供了可靠的质检工具，相关模块化改进思路也可拓展至木材、复合材料等领域的表面缺陷检测。特别值得注意的是，模型对霉变等易混淆缺陷的区分能力达到94.1%的精确度，这将显著提升竹材制品的良品率和国际市场竞争力。