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基于嵌入式的竹片表面缺陷检测系统的研究的中期报告
本研究旨在开发一种基于嵌入式的竹片表面缺陷检测系统。在中期阶段，我们已经完成了以下工作：
1.设计了系统架构
我们设计了基于嵌入式的竹片表面缺陷检测系统的软硬件架构。硬件平台使用了一块RaspberryPi4B开发板，配合相机、光源和触摸屏等外设完成了图像处理和用户交互功能。软件平台使用了Python语言开发，采用了OpenCV等图像处理库，实现了图像采集、预处理、分割和特征提取等功能。
2.完成了图像采集与数据集构建
为了训练缺陷检测模型，我们需要构建数据集。我们利用相机和光源对竹片表面进行了高清晰度拍摄，并使用OpenCV对图像进行了预处理和分割，得到了包含正常竹片和各种缺陷的数据集，包括裂纹、凹陷、漏洞等等。
3.实现了缺陷检测算法
我们采用了常见的基于深度学习的物体检测算法YOLOv3实现了竹片表面缺陷检测。我们使用了预训练模型作为基础，并通过迁移学习优化了模型，使其适用于竹片表面缺陷的检测。
4.完成了系统的主要界面设计
我们设计了竹片表面缺陷检测系统的主要界面，包括主页、数据集管理、模型训练、实时检测等模块。我们使用了PyQt5框架实现了图形界面，并与后台算法进行了数据传输和交互。
在接下来的研究中，我们将继续完善系统功能，提升算法性能和检测准确度。具体来说，我们将采用更多的数据增强技术优化数据集，同时尝试其他更高级的深度学习算法如FasterR-CNN等，进一步提高检测精度和效率。