发明人：黄坤山

本发明提供了一种基于深度学习的木材缺陷检测方法，具体包括：采集图像；把图像分割成大小一样的图像块；选取不同类别的缺陷图像块和无缺陷的图像块作为训练样本集；利用训练样本集离线训练深度学习算法；利用训练好的深度学习算法，在线检测识别木材图像的缺陷等步骤。本发明通过强大的深度学习算法，高精度地在线检测识别在不同复杂纹理木材表面的缺陷，解决了传统图像处理算法无法解决的难题。本发明还提供了一种基于深度学习的木材缺陷检测系统，通过图像采集模块、深度学习算法处理模块和控制执行模块之间的配合可以有效加快检测速度以及提高实用性。