基于视觉检测的胶合板表面缺陷修补设备的设计与实现

Design and Implementation of Surface Defect Repair Equipment for Plywood Based on Visual Inspection

摘要

为解决胶合板生产中因人工修补效率低、劳动强度高和工作环境恶劣等问题，设计一种基于视觉检测和自动化控制技术的胶合板表面缺陷修补设备，以提升胶合板的表面质量和生产效率。设备主要包括视觉检测与智能控制系统、机构定位系统、挤出系统和修补机构。视觉检测与智能控制系统通过视觉检测技术识别缺陷的大小及位置，生成对应的G-code指令（电脑数控（CNC）机器使用最广泛的数控编程语言）并传输给机构定位系统与挤出系统。机构定位系统采用CoreXY机构（双电机驱动（电机M1和电机M2）、同步带传动、X形结构），系统接收到指令后通过M1、M2和Z电机协同控制修补机构确定缺陷修补点，配合挤出系统的腻子挤出机实现腻子在缺陷处实现稳定挤出与均匀覆盖。测试表明，该设备对孔洞、裂缝缺陷检测准确率分别达到97.1%、70.6%，能有效覆盖胶合板表面缺陷且避免大面积涂抹，修补后的胶合板在腻子残留、使用量及修补时间等方面均优于手工修补，为胶合板加工行业自动化修补提供有效解决方案。

Abstract

To solve the problems of low efficiency， high labor intensity， and poor working environment in plywood production， a surface defect repair equipment for plywood based on visual detection and automation control technology to improve the surface quality and production efficiency of plywood was designed. The equipment mainly included a visual detection and intelligent control system， a positioning system， an extrusion system， and a repairing mechanism. The visual detection and intelligent control system identified the size and position of defects through visual detection technology and generated corresponding G-code instructions （the most widely used CNC programming language for computer numerical control machines）， which were transmitted to the positioning system and extrusion system. The positioning system used the CoreXY mechanism （dual motor drive （Motors M1 and M2）， timing belt drive， X-shaped structure）， and the system received the instructions and controls the repairing mechanism to determine the defect repair point through the coordination of M1， M2， and Z motors. The putty extrusion machine of the extrusion system was used to realize stable extrusion and even coverage of the putty at the defect site. The test showed that the detection accuracy of the equipment for holes， cracks and other defects reached 97.1% and 70.6% respectively， which can effectively cover the surface defects of the plywood and avoid large areas of coating. The repaired plywood is superior to manual repair in terms of putty residue， usage and repair time， providing an effective solution for the automatic repair of the plywood processing industry.

Graphical abstract

关键词

胶合板 / 表面缺陷修补 / CoreXY机构 / 修补设备 / 机器视觉

Key words

Plywood / surface defect repair / CoreXY mechanism / repair equipment / machine vision

0 引言

胶合板生产属于木材深加工领域，通过旋切将原木加工成单板，随后单板历经干燥、拼接、涂胶、组坯、预压、热压、腻补、裁边以及砂光等一系列工艺，最终制造成板材^［1-3］。由于具有高强度、稳定性和良好的可加工性，成为众多结构和装饰应用领域的首选材料。然而，胶合板在生产流程中时常出现各类缺陷，诸如裂缝、孔洞和死结等^［4］，这些缺陷会影响胶合板的表面质量和等级。而通过腻子修补胶合板表面的缺陷可以使表面光滑平整，能够提高胶合板表面与饰面材料的附着力，使饰面更加牢固，不易脱落。在实际生产中，为了弥补先前生产过程中遗留的产品缺陷，并且为板材后续加工创造条件，通常在砂光前用腻子修补胶合板表面的空隙。传统的胶合板腻子修补方式是采用人工刮刀进行腻子涂抹。该方法劳动强度大且资源消耗高，并且在砂光工序中会产生大量的腻子粉尘，这不仅有害环境，还会威胁工人的身体健康。在胶合板生产中，国内外对自动化修补其缺陷的研究相对较少。林志伟等^［5］仿照手工操作刮刀的贴合方式，设计了一种对胶合板侧面进行修补的设备。然而，该机构存在一定局限性，腻子在传送带与刮刀的配合下只能对侧面进行持续涂抹，无法针对胶合板的孔隙位置进行精准填涂。Pang等^［6］设计的自动化腻子喷涂修补设备，采用大口径泵，靠高压把腻子压进缺陷处来填补。但这种方法导致腻子损耗量极大，限制了此类设备在胶合板行业中的广泛应用与推广。因此，设计一种自动化程度高且精准度高的数控修补设备，为实现胶合板表面修补提供可能。

经过工厂实地考察，结合该设备的功能需求，设计了一种基于视觉检测的胶合板表面缺陷修补设备，如图1所示。该机器包括3个系统：1）视觉识别与智能控制系统（上位机系统），用于识别胶合板表面缺陷位置，并将其位置数据转化为G-code指令（电脑数控（CNC）机器使用最广泛的数控编程语言），通过串口通信的方式传输至机构定位系统；2）机构定位系统，采用CoreXY机构（双电机驱动（电机M1和电机M2）、同步带传动、X形结构），根据接收到的G-code指令，通过控制M1、M2、Z轴电机实现修补机构在三维空间内移动至缺陷位置，以实现缺陷定位；3）腻子挤出系统，修补机构移动到缺陷位置时，挤出电机旋转将料斗中的腻子挤出，并使其附着在胶合板表面，完成胶合板表面缺陷修补。这3个系统紧密协作、相辅相成，实现胶合板表面缺陷的修补功能，为胶合板的表面修复工作提供一种创新解决方案。

1 视觉检测与智能控制系统

胶合板表面修补设备的视觉检测与智能控制系统使用Python语言开发，其程序框图和上位机软件的用户界面（user interface，UI）如图2所示，UI界面设计有串口设置、操作控制、手动控制和命令反馈等功能。系统集成了基于坐标注意力机制（coordinate attention mechanism，CA）改进的YOLOv8模型对胶合板表面的缺陷进行识别，获取裂缝、孔洞和死结边界框的坐标信息，并根据特定转换公式生成附带缺陷坐标的G-code修补指令。这些指令可在UI界面中予以检查与确认，待确认其准确性后，通过串口通信将指令发送至机构定位系统。在设备首次启用时，需要进行手动零点设定，通过设备的UI界面手动控制X、Y轴电机，将修补机构缓慢移动到设备工作区域的左下角。按下设置零点，控制系统会将当前位置记录为坐标系的原点（0，0），后续的坐标运算以及电机旋转圈数，均以此原点为基准有序展开。

1.1 缺陷的识别

本研究拍摄了共计1 240张桉木表面缺陷图片，由桉木胶合板表面缺陷和桉木单板表面缺陷组成。通过图像尺寸归一化操作获得分辨率为640×640像素的图片，按照7∶2∶1的比例对其进行划分，分别形成训练集、验证集和测试集。同时，借助LabelImg工具对死节、活节、孔洞、裂缝和缺口这5种缺陷进行了标注。

由图3可知，呈现了数据集的分析结果，由4部分组成。其中，图3（a）部分显示数据存在一定程度的不均匀性，死节和孔洞的数量占比较多，而裂缝和缺口的数量相对较少；图3（b）部分展示了所有的标注框，边界框的大小和形状各异反映了不同缺陷的多样性；图3（c）部分显示缺陷中心点在图像中分布较为均匀，没有明显的集中区域；图3（d）部分展示了缺陷的宽度和高度的分布情况，表明目标框大小分布不均，小目标的数量较大。

1.1.1 CA注意力机制

CA注意力机制的核心思想是将特征图中的每个像素点视为一个坐标点，并基于这些坐标点之间的关系计算注意力权重。这种方法能够捕捉到输入特征图的全局信息，使得网络能够更加关注于对当前检测任务更为关键的特征信息，同时降低对无关信息的关注度^［7］。本研究通过在YOLOv8骨干网络SPPF（spatial pyramid pooling fast）模块前添加CA注意力机制模块，通过深化模型对目标空间结构信息的把握，增进网络对目标的检测效能，进一步强化模型的目标特征聚焦功能。

1.1.2 YOLOv8-CA模型训练

训练的操作系统为Windows11，CPU为Intel Core i9-12900F@2.10 GHz。GPU为NVDIAGe ForceRTX4060（8 GB），运行内存为32 GB。Pytorch版本为2.4.1，Python版本为3.8，CUDA版本为12.1。初始学习率设定为0.000 1对模型进行训练，YOLOv8-CA模型针对5种缺陷的检测结果见表1。

由表1可以看出，孔洞的检测效果达到最佳，其精确率、召回率和平均精度均值（mAP）分别为97.1%、96.2%和98.9%，而裂缝的检测精度最低，其精确率、召回率和mAP分别为70.6%、59.6%和65.3%。根据模型检测出胶合板表面缺陷做出的标注，可获取模型输出的边界框信息\left(u_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{1}},u_{\mathrm{2}},v_{\mathrm{2}}\right)以实现后续缺陷修补动作，其中,\left(u_{\mathrm{1}},v_{\mathrm{1}}\right)表示边界框左上角，\left(u_{\mathrm{2}},v_{\mathrm{2}}\right)表示边界框右下角。

1.2 坐标位置的确定

识别并标注缺陷位置后获得的坐标\left(u,v\right)表示图像像素坐标系中的坐标。然而，机构定位系统的物理坐标系通常以毫米作为单位，根据工位面的实际行程情况，直接获取的图像像素坐标无法被用作定位坐标^［8］，需要把相机捕捉到的图像像素坐标转化为实际工作面的物理坐标\left(x,y\right)。如图4所示。

由图4可知，\left\{O_{\mathrm{0}}\right\}为图像像素坐标系，\left\{O_{\mathrm{1}}\right\}为物理坐标系，\left(u_{\mathrm{0}},v_{\mathrm{0}}\right)为图像坐标系的中心坐标，表示u轴和v轴方向的初始偏移量。用dx和dy表示每个像素在\left\{O_{\mathrm{1}}\right\}下的长度，可得每个像素在\left\{O_{\mathrm{0}}\right\}和\left\{O_{\mathrm{1}}\right\}坐标系中的关系，其公式为

\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ \mathrm{1}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\frac{\mathrm{1}}{dx}& \mathrm{0}& u_{\mathrm{0}}\\ \mathrm{0}& \frac{\mathrm{1}}{dy}& v_{\mathrm{0}}\\ \mathrm{0}& \mathrm{0}& \mathrm{1}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ \mathrm{1}\end{array}\right]。（1）

1.3 代码的生成

在完成上述坐标转换后获得的物理坐标\left(x,y\right)，可用于修补运动的G代码生成。腻子修补的具体运动路径根据缺陷的类型进行调整，对于裂缝采用直线插补算法，利用增量计算实现直线运动修补；孔洞、死结采用平面变半径螺旋插补算法，该路径能够均匀地覆盖腻子从而达到表面修补的要求。螺旋运动路径以固定点为中心，在XY平面进行半径逐渐变化的螺旋插值运动，可通过G1指令实现微小直线段逼近^［9］，其公式为

\left\{\begin{array}{c}r=a+b\theta \\ x=x_{\mathrm{c}}+r\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}\theta \\ y=y_{\mathrm{c}}+r\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\theta \end{array}\right.。（2）

式中：r为极径；\theta是极角；参数a控制起始半径；参数b决定螺旋的间距；x_{\mathrm{c}}和y_{\mathrm{c}}为螺旋中心点在物理坐标系中的坐标位置。

变半径螺旋路径示意图如图5所示，可以用极坐标方程来表示。在实际应用中，取标注的边界框中心点作为螺旋中心点，并将极坐标转换为直角坐标以实现运动控制。通过对\theta的离散化，计算不同角度下的r，再结合直角坐标公式生成一系列\left(x,y\right)点，形成螺旋路径的运动轨迹G-code指令。

2 机构定位系统设计

机构定位系统的机构示意图如图6所示，图6中ΔX、ΔY分别为滑块搭载的修补机构沿X轴和Y轴的位移量；ΔA、ΔB分别为步进电机M1和M2输出的线位移量，其方向与皮带路径匹配。该设计采用了CoreXY机构，涂抹工具能够在长372 mm、宽258 mm、高40 mm的三维空间运动。该机构的连接件通过3D打印制作而成，并装配了带宽为6 mm的GT2型同步带，以及6个齿数为20、直径为16 mm的带齿带轮和4个相同规格的不带齿带轮，以此确保传动过程的稳定性。使用M1和M2两台步进电机，通过同步带和带轮的联动驱动滑台定位，从而实现滑块在XY平面内的运动。M1、M2和Z轴步进电机型号为42步进电机，其扭矩达0.3~0.5 N·m，转速范围为100~600 r/min，可实现的平面定位运动。CoreXY机构结构紧凑，其固定了控制滑台在XY平面内运动的2个步进电机，降低了运动部件的重量，进而降低了运动惯性，从而提高了加速度，增加了运动的敏捷性^［10］，这种机构的特点适合用于腻子修补的机构定位系统。

CoreXY机构通过M1和M2步进电机、同步带和带轮的联动来驱动滑块定位。当M1电机带动同步带的一侧（ΔA）移动，M2电机则控制另一侧（ΔB）的同步带运动，通过调节2台电机的转动方向与速度，可以实现滑块以一定速度在XY平面的任意方向移动，以满足精确定位需求，从而建立ΔX、ΔY与ΔA、ΔB之间的关系，这种关系可以用以下公式表示

\left\{\begin{array}{c}\Delta X=\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}\left(\Delta A+\Delta B\right)\\ \Delta Y=\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}}\left(\Delta A-\Delta B\right)\end{array}\right.。（3）

通过精确控制M1和M2电机的转动方向与速度，调节ΔA和ΔB，就能实现滑块在XY平面内按照预设的坐标位置移动，从而实现修补机构在XY平面的定位。例如，当一个电机旋转而另一个电机停止时，滑块会沿着Y=\pm X的方向进行移动；当2个电机同向旋转时，滑块会沿着\pmX的方向移动；当2个电机反向旋转时，滑块会沿着\pmY的方向移动。GRBL固件根据式（3）的原理读取并解析计算机发送的G-code指令，并将解析后的指令准确地传递给相应的电机驱动器，确保电机按照预定的参数运动，进而实现修补机构在三维空间内的精确运动。

2.1 电控系统设计

Arduino单片机是广泛应用的开源电子平台，硬件开放且程序开发可免费获取，开发者能按需修改^［11］。鉴于此，胶合板表面修补设备采用Arduino Uno开发板控制。图7为系统电控部分的框图。整个控制系统基于ATmega328P主控芯片的Arduino Uno开发板搭载Arduino CNC Shield V3.00电机驱动扩展板组成。系统通过串口通信与PC（personal computer）机连接，从而实现视觉检测与智能控制系统生成的G-code控制指令传输，控制系统中的电机驱动模块与电机驱动器为各步进电机提供独立的驱动信号。

M1、M2和Z轴步进电机为42步进电机，与ATmega主控单片机板共同使用12 V供电。其中M1和M2步进电机用于驱动CoreXY机构的运动，控制修补机构在XY平面运动，Z轴步进电机用于调整修补机构在垂直方向上的距离。针对腻子黏性高、挤出难度大的问题，挤出电机选用了扭矩较大的57步进电机作为主轴，具体型号为57HS1003A4。由于57步进电机工作电压较高，通常为12~48 V，需要对57步进电机单独供电，设计使用spnEn引脚控制继电器模块吸合，进而使TB6600步进电机驱动器接收脉冲，以此实现对电机运转的控制，推动腻子挤出。

2.2 数据通讯

Arduino Uno的串口通信由板载ATmega2560中的USART（universal synchronous/asynchronous receiver/transmitter）实现，其允许Arduino板与外部设备进行数据交换。Arduino Uno在通信中数据位默认是8位，停止位默认是1位，波特率设置为115 200波特。在Arduino中，串口通信可以通过硬件串口和软件模拟串口2种方式实现：硬件串口通常指的是Arduino Uno上自带的串口发送器（RX）和接收器（TX），而软件模拟串口则是通过SoftwareSerial类库来模拟的串口^［12］，在Python中串口通信可以通过导入pySerial库实现。

2.3 GRBL固件

GRBL作为一款嵌入式G-code编译器和运动控制器固件，搭载直线插补、圆弧插补等算法，能够产生最高30 kHz的控制脉冲，支持标准的G-code指令^［13］，并且能够在Arduino Uno上稳定运行。机构定位系统接收上位机程序生成的G-code指令，通过串口通信将指令传输至ATmega328单片机，GRBL固件解析G-code指令从而控制电机动作，实现自动化修补的功能。为了适配胶合板表面修补设备功能，GRBL固件烧录到Arduino Uno时需要进行参数修改，主要设置参数见表2。

3 挤出系统设计

在表面修补领域，常采用由白乳胶（或骨胶、酚醛胶）与滑石粉混合而成的腻子，具有优异的填充性和附着力等显著特性，尤其适用于填补木材自身固有或在加工过程中所形成的各类缺陷^［14-15］。然而，该腻子具有较快的干燥速度，易迅速硬化，可能导致管道堵塞；同时，其黏性较高，需要较大力度才能顺利挤出腻子以满足表面修补的具体要求。因此，设计一个科学合理的腻子挤出系统是确保胶合板表面修补顺利完成的关键。图8展示了根据腻子特点和设备要求设计的挤出系统，该系统主要包括挤出机1、挤出电机2、料斗3、出料口4、出料软管5和修补机构6。

3.1 挤出螺杆设计

由图9可知，腻子挤出机的核心部件为挤出螺杆。在螺杆参数的设计过程中，首先根据腻子流变性能计算螺杆中径处的平均螺旋升角（{\lambda }_{\mathrm{m}})，然后结合挤出料筒内径尺寸选定螺杆截面平均半径(D_{\mathrm{m}})，最后确定螺杆的螺距（P）。{\lambda }_{\mathrm{m}}计算公式为

\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}{\lambda }_{\mathrm{m}}=\frac{P}{\mathrm{\pi }{D}_{\mathrm{m}}}=\frac{P}{\mathrm{\pi }\left(R_{\mathrm{1}}+R_{\mathrm{2}}\right)}。（4）

式中：R_{\mathrm{1}}为螺杆外缘半径；R_{\mathrm{2}}为螺杆根部半径。

根据流变学原理，腻子属于假塑性流体，其切应力(\tau )与剪切速率(\dot{\gamma })之间关系^［16］为

\tau =K{\dot{\gamma }}^n。（5）

式中：K为稠度系数；n为流变指数。

在螺杆输送过程中，\dot{\gamma }与螺杆转速（N）、D_{\mathrm{m}}以及P相关，对于单头螺杆，剪切速率的近似公式为

\dot{\gamma }=\frac{\mathrm{\pi }{D}_{\mathrm{m}}N}{P}。（6）

腻子所受切应力为{\tau }_{\mathrm{m}}，将式（6）代入式（5），可得

{\tau }_{\mathrm{m}}=K{\left(\frac{\mathrm{\pi }{D}_{\mathrm{m}}N}{P}\right)}^n。（7）

将式（4）代入式（7）可得{\lambda }_{\mathrm{m}}，计算公式为

{\lambda }_{\mathrm{m}}=\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}\left(\frac{K^{n}N}{{\tau }_{\mathrm{m}}^n}\right)（8）

由式（8）可知，通过螺杆转速、假塑性流体的流变参数以及螺杆几何参数可推导出{\lambda }_{\mathrm{m}}，从而揭示螺杆设计与物料挤出之间的关系。螺旋角取值过小，无法提供足够轴向的挤压应力来推动腻子流动；取值过大，腻子只会受到垂直于轴线方向的相互挤压，而不会产生沿着轴向的挤压应力，从而无法实现腻子在轴向上的有效推动，综合公式选取{\lambda }_{\mathrm{m}}为17°。

挤出腔室的径向尺寸主要是指料筒的内径(D_{\mathrm{b}})。螺杆外径(D_{\mathrm{1}})与D_{\mathrm{b}}之间需要保持一定的间隙(\delta )，以保证螺杆能够正常旋转且腻子能够在间隙中形成合适的流动状态。已知D_{\mathrm{b}}为24 mm，选定的\delta为0.2 mm，R_{\mathrm{2}}为6 mm，因此R_{\mathrm{1}}为11.9 mm，依据式（4）计算，P为23.8 mm。

3.2 挤出螺杆转速设定

螺旋推杆的转速设定对防止材料滞留和死区形成至关重要，转速直接影响物料在螺旋槽内的流动状态。不适宜的转速可能导致物料滞留，形成死区，尤其是在相邻槽间压力差过大时，壁面间隙处的回流现象会增强，导致材料浪费和交叉污染^［17］。适宜的转速则可减少不良现象，并控制材料挤出的流量和质量。此外，螺杆转速与材料挤出的体积流量紧密相关，对控制挤出材料的流量和质量具有决定性作用，转速的提高会直接导致体积流量的增加^［18］。因此，优化螺杆转速对于确保材料挤出的均匀性和质量至关重要。

然而，转速过高可能引发材料干结堵塞和电机过载。螺杆外缘的切向速度增加会加剧腻子层间摩擦，使外层腻子易干硬结块，导致堵塞。研究表明，当螺杆转速超过150 r/min时，挤出的腻子开始形成小硬块，且挤出腻子的加速度随着螺杆转速递增缓慢上升^［19］，因此合理优化转速对挤出过程的稳定性和设备安全性尤为重要。

经过计算可知，设计的挤出机螺杆的螺距P等于螺杆外径D_{\mathrm{1}}，那么螺杆挤压机构的流量计算公式可以采用简化的流量计算公式^［20］，其计算公式为

Q=\frac{\beta D_{\mathrm{1}}^{\mathrm{3}}N}{\mathrm{60}}。（9）

式中：Q为挤出头腻子流量，kg/min;\beta \mathrm{为}螺杆综合影响系数，数值介于0.002 0~0.004 5；D_{\mathrm{1}}\mathrm{为}螺杆外径，为23.8 mm，计算中需转换为厘米代入公式；N为螺杆转速，r/min。

因腻子的黏度较高，取\beta为0.004，挤出头腻子流量Q取0.12 kg/min。由式（8）计算出螺杆转速N，初步确定为133.5 r/min。则挤出步进电机转速v_{\mathrm{m}}也为133.5 r/min，根据步进电机转速v_{\mathrm{m}}的计算公式可求得步进电机脉冲频率。v_{\mathrm{m}}\mathrm{计算}\mathrm{公式}\mathrm{为}

v_{\mathrm{m}}=\frac{\mathrm{60}f}{(\mathrm{360}/T)\times x}。（10）

式中：f为脉冲频率；T为步进电机步距角；x为细分倍数。

挤出步进电机的型号为57步进电机，其步距角T为1.8°，即电机每接收一个脉冲转动1.8°，因此每转需要200个脉冲。根据转速v_{\mathrm{m}}为133.5 r/min，细分倍数x=1，计算出挤出步进电机脉冲频率需设置为445 Hz。

4 设备测试

胶合板表面修补设备样机如图10所示，鉴于实 际生产中胶合板的表面较大，修补设备样机主要针对 210 mm×297 mm规格胶合板的表面缺陷进行修补测试，板材单面缺陷数量为1~3个，且主要为裂缝和孔洞2种类型，占比约20%和80%。上位机编译后通过USB线将电脑与修补设备的Arduino控制板连接，并接入12 V电源，进行运行测试。手动选择串口，待反馈窗口显示“连接成功”后，手动控制X轴、Y轴电机运动并设置零点。通过相机拍摄并将表面有缺陷的板材图像传输给YOLOv8模型，检测结果的图像随后显示在UI界面上。使用“生成G代码”功能核对生成的G-code指令的合理性，确认无误后，启用“确定发送”将G-code指令传输至机构定位系统。

图11（a）呈现的是胶合板最上层单板处于原始缺陷状态的清晰展示，其缺陷特征明显可见。而图11（b）所展示的是把该带有缺陷的单板置于表层后，在180 ℃和2 MPa条件下进行150 s热压处理后的胶合板表面修补最终呈现的结果。测试发现通过算法获取的缺陷坐标存在一定误差，但图11（b）完成修补后仍可将缺陷覆盖且没有造成大面积的涂抹。表3为幅面尺寸210 mm×297 mm的5层胶合板人工修补与机器修补对比情况，其数据是在剔除设备识别失败的结果后得到的指标范围。

测试结果表明：表面修补设备修补后的胶合板表面无多余腻子残留，腻子消耗量控制精准，速度较快，而手工修补在这些方面可能稍显不足。但由于受视觉识别模型精度的限制，在检测某些较小或边缘化缺陷时仍存在不足，需要进一步优化以提升检测的全面性和精度，相比之下，手工修补可能在检测小缺陷方面更具灵活性。

5 结论

鉴于手工方式对胶合板表面缺陷进行腻子修补存在效率低、质量不稳定和人工成本高等情况，研发出一种借助视觉识别和自动化控制技术的胶合板表面缺陷修补设备样机。所构建的基于坐标注意力机制改进的YOLOv8模型对胶合板常见缺陷表现出良好识别能力，对孔洞、裂缝缺陷的检测准确率分别达到97.1%、70.6%。设备的机构定位系统采用CoreXY机构，配合优化设计的挤出系统，实现了腻子在缺陷处的稳定挤出与均匀覆盖。相比传统人工修补，机器修补后的胶合板表面腻子残留显著减少，腻子使用量控制在更合理范围，且实现修补时间缩短，有效提升了修补效率与质量，降低了材料浪费，改善了工作环境。为胶合板生产提供了一种高效、精准且环保的自动化解决方案，具备广泛的推广和应用价值。

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基金资助

云南省重大科技专项计划(202402AE090027)