[发明专利]木材缺陷的机器学习及修复方法、装置、系统、电子设备

权利要求书

1.一种木材缺陷的机器学习方法，其特征在于，包括：

获取木材的图像以及标注数据；所述标注数据包括所述木材的缺陷标注以及缺陷切割方式标注；

根据所述木材的图像以及标注数据，对木材缺陷识别模型进行训练；所述木材缺陷识别模型用于识别木材缺陷并输出修复方案。

2.根据权利要求1所述的机器学习方法，其特征在于，获取木材的图像以及标注数据，包括：

获取所述木材的原始图像；

在所述木材被切割后，获取所述木材的中间加工图像；

在所述木材被修复后，获取所述木材的修复图像；

根据所述原始图像与所述中间加工图像和/或所述修复图像确定所述缺陷标注；

根据所述中间加工图像和所述原始图像确定所述缺陷切割方式标注。

3.根据权利要求2所述的机器学习方法，其特征在于，所述标注数据还包括所述木材的修复样本标注。

4.根据权利要求3所述的机器学习方法，其特征在于，还包括：

根据所述木材的修复图像与所述中间加工图像和/或所述原始图像确定所述修复样本标注。

5.一种木材缺陷的修复方法，其特征在于，包括：

获取待修复木材的原始图像；

将所述待修复木材的原始图像输入至预先训练好的木材缺陷识别模型中，获得所述待修复木材的缺陷识别结果；其中，在识别出所述待修复木材具有缺陷时，所述待修复木材的缺陷识别结果还包括适于所述待修复木材缺陷的缺陷切割方式。

6.一种木材缺陷的机器学习装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，被配置为获取木材的图像以及标注数据；所述标注数据包括所述木材的缺陷标注以及缺陷切割方式标注；

训练模块，被配置为根据所述木材的图像以及标注数据，对木材缺陷识别模型进行训练；所述木材缺陷识别模型用于识别木材缺陷并输出修复方案。

7.一种木材缺陷的修复装置，其特征在于，包括：

第二获取模块，被配置为获取待修复木材的原始图像；

第三获取模块，被配置为将所述待修复木材的原始图像输入至预先训练好的木材缺陷识别模型中，获得所述待修复木材的缺陷识别结果；其中，在识别出所述待修复木材具有缺陷时，所述待修复木材的缺陷识别结果还包括适于所述待修复木材缺陷的缺陷切割方式。

适于修复所述待修复木材缺陷的修复样本标识以及修复参数。

8.一种木材缺陷的修复系统，其特征在于，包括：

图像传感器，用于获取待修复木材的原始图像；

控制器，用于利用预先训练好的木材缺陷识别模型识别所述待修复木材是否具有缺陷，并在所述待修复木材具有缺陷时，向所述修复执行装置输出所述待修复木材上缺陷的切割方式、适于修复所述待修复木材缺陷的修复样本标识以及修复参数；

修复执行装置，用于根据所述修复样本标识获取修复样本，并根据所述修复参数以及所述切割方式将所述待修复木材上的缺陷切割后，利用所述修复样本进行修复。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。