張旭中 翟道遠 陳俊

摘要：針對典型仿生智能算法處理木材缺陷圖像感知及質(zhì)量決策問題時存在的多維退化因素作用下的缺陷圖像失真嚴重、缺陷圖像先驗特征提取方差波動頻繁、質(zhì)地不均勻缺陷圖像灰度分割失效、異種木材自身紋理泛化能力與學習能力失衡、最優(yōu)收斂速度隨缺陷維度呈遲滯變化等先天不足，提出了一種基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型。引入深度學習機制，通過利用深度殘差網(wǎng)絡進行迭代訓練，實現(xiàn)差異性木材多維缺陷圖像實時高效重構(gòu)，構(gòu)建面向差異性木材多維缺陷精細分割與特征提取的全景自主感知模型，構(gòu)建大數(shù)據(jù)量級木材缺陷特征共享資源池;引入強化學習機制，利用深度確定性策略梯度算法建立缺陷特征迭代更新、自主決策、全景可視、深度預測與木材質(zhì)量評價之間的高維度決策映射，實現(xiàn)多維差異性木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價的橫向共享集成?；赥ensorflow開源框架，在Gym Torcs環(huán)境下進行模型效能仿真驗證，較好解決了典型仿生智能算法處理木材缺陷圖像感知及質(zhì)量決策問題時存在的若干固有缺陷，實現(xiàn)木材缺陷圖像自主感知重構(gòu)及質(zhì)量評價自主決策，具有缺陷特征感知全面、抗干擾性強、自主決策性高等優(yōu)勢。以浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)內(nèi)某經(jīng)濟林木為效能評價載體，對模型進行了工程應用分析，結(jié)果表明，該模型可以較好實現(xiàn)木材多維缺陷感知與重構(gòu)、全局最優(yōu)質(zhì)量評價自主智能決策，在感知自主性、重構(gòu)復現(xiàn)性、自主決策性、模型泛化能力等方面具有明顯優(yōu)勢。

關鍵詞：木材缺陷檢測;圖像重構(gòu);深度強化學習;質(zhì)量評價;自主感知與決策

Abstract： Aiming at the problem of wood defect image perception and quality decision-making in typical bionic intelligent algorithm， the defect image distortion was serious， the variance of prior feature extraction of defect image fluctuates frequently， the gray level segmentation of defect image with uneven texture is invalid， the generalization ability and learning ability of different wood texture are unbalanced， and the optimal convergence speed is delayed with the defect dimension， a model of wood defect image reconstruction and quality evaluation based on deep reinforcement learning was proposed.By introducing the deep learning mechanism and using the deep residual network for iterative training， we can realize the real-time and efficient reconstruction of the multi-dimensional defect image of different wood， build a panoramic autonomous perception model for the fine segmentation and feature extraction of multi-dimensional defect of different wood， and build a large data level shared resource pool of wood defect features;By introducing reinforcement learning mechanism and using depth deterministic strategy gradient algorithm， a high-dimensional decision mapping among iterative updating of defect features， independent decision-making， panoramic visibility， depth prediction and wood quality evaluation was established， which realized the horizontal sharing integration of multi-dimensional difference wood defect image reconstruction and quality evaluation. Taking an economic forest in Nanhu forest farm area of Huzhou city， Zhejiang province as the evaluation carrier， the engineering application analysis of the model was carried out. The verification results showed that the model proposed in this paper can better realize the multi-dimensional defect perception and reconstruction of wood， the autonomous intelligent decision-making of global optimal quality evaluation， and has the obvious ability of sensing autonomy， reconstruction reproducibility， autonomous decision-making， model generalization， etc show superiority.

Key words： wood defect detection; image reconstruction; deep reinforcement learning; quality evaluation; self perception and decision making

木材是基礎建筑材料中最珍貴的一種自然資源，同時也是人類歷史上使用時間最長的材料之一。木材、水泥、鋼材和塑料是當今四大基礎建筑材料，其中，唯獨木材是可再生的資源。當前，中國面臨森林資源短缺、木材質(zhì)量低下等不利于林業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，作為一個森林資源相對貧乏的國家[1]，應珍惜和保護有限的森林資源，做到充分合理地使用木材資源。如何提高木材利用率，充分利用好森林資源，是中國林業(yè)科技人員需要認真面對的重要課題。在木材加工生產(chǎn)過程中，木材質(zhì)量檢測分級是一個重要環(huán)節(jié)，所謂的木材質(zhì)量檢測與分級，即是以中華人民共和國國家標準中的標準為依據(jù)，對木材質(zhì)量進行檢測與分級，檢測實質(zhì)上是木材缺陷檢測[2]，分級的標準則是依據(jù)國家標準進行分級，如GB/T 4822-2015即是鋸材檢驗的國家標準，其中詳細地描述了鋸材的材質(zhì)判定以確定木材的等級。目前對于木材質(zhì)量檢測分級主要是依靠人工目測進行，由于人工檢測標準不一，導致缺陷誤判增加從而影響木材質(zhì)量判定。另外，由于人工作業(yè)強度大、時間長，容易造成視覺疲勞，影響最終檢測精度。研究基于人工智能對傳統(tǒng)木材表面缺陷檢測及質(zhì)量分級進行數(shù)字化改造[3]，將極大解放人工勞動力，引導原有體力勞動向腦力勞動轉(zhuǎn)換，改變傳統(tǒng)木材篩選的生產(chǎn)模式，提升產(chǎn)業(yè)效率及自動化水平。

構(gòu)建具有自我感知、自我分析、自我決策屬性的木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測信息實時感知與全景重構(gòu)機制是中國制造2025重大戰(zhàn)略部署的重要組成部分，構(gòu)建基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型是木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測的底層數(shù)據(jù)需求，在木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測系統(tǒng)構(gòu)建的全局中發(fā)揮基礎作用，是保障木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測系統(tǒng)全鏈條暢通的關鍵一環(huán)[4]。借助浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)內(nèi)木材缺陷多維數(shù)據(jù)源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)量級共享數(shù)據(jù)資源池，引入深度強化學習機制建立缺陷圖像全景感知、特征匹配、全景重構(gòu)、智能決策與評價與待檢木材真實質(zhì)量之間的高維度決策映射，實現(xiàn)具有自主感知與決策屬性的木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測機制[5]。以浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)內(nèi)某經(jīng)濟林木為效能評價載體，開發(fā)對應的原型系統(tǒng)并對模型綜合效能進行實證分析，驗證結(jié)果表明，所提模型可以較好實現(xiàn)木材多維缺陷感知與重構(gòu)、全局最優(yōu)質(zhì)量評價自主智能決策，在感知自主性、重構(gòu)復現(xiàn)性、自主決策性、模型泛化能力等方面具有明顯優(yōu)勢，較好地解決了典型仿生智能算法處理木材缺陷圖像感知及質(zhì)量決策問題時存在的多維退化因素作用下的缺陷圖像失真嚴重、缺陷圖像先驗特征提取方差波動頻繁、質(zhì)地不均勻缺陷圖像灰度分割失效等先天不足，可以滿足中小規(guī)模的木材生產(chǎn)質(zhì)量檢測生產(chǎn)線智慧化改造需求[6]，具有較好的推廣應用價值。

1 木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型體系架構(gòu)設計

基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型系統(tǒng)體系架構(gòu)具備待檢木材缺陷圖像實時全景感知、異構(gòu)缺陷圖像數(shù)據(jù)快速重構(gòu)與暫存、歸一化格式下的多線程傳輸、質(zhì)量分級評價與自主智能決策等全方位立體木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測全壽命周期體系效能，構(gòu)建具備待檢木材缺陷圖像實時全景感知、圖像重構(gòu)、質(zhì)量評價、缺陷復現(xiàn)、自主決策等全鏈機制[7]，如圖1所示，設計了木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型體系專用架構(gòu)。以木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測全壽命周期體系效能全鏈條運維需求為指引，將基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型系統(tǒng)體系架構(gòu)劃分為木材缺陷圖像感知子模塊、木材缺陷圖像重構(gòu)子模塊、質(zhì)量評價與智能決策子模塊、人機交互子模塊等，其中，木材缺陷圖像感知子模塊借助高速線性CCD相機對木材活節(jié)、死節(jié)、蟲眼、裂紋等缺陷圖像進行高效采集與精準定位識別;木材缺陷圖像重構(gòu)子模塊，引入深度學習機制，通過利用深度殘差網(wǎng)絡進行迭代訓練，實現(xiàn)差異性木材多維缺陷圖像實時高效重構(gòu)，構(gòu)建面向差異性木材多維缺陷精細分割與特征提取的全景自主感知模型;質(zhì)量評價與智能決策子模塊，引入強化學習機制，利用深度確定性策略梯度算法建立缺陷特征迭代更新、自主決策、全景可視、深度預測與木材質(zhì)量評價之間的高維度決策映射，實現(xiàn)多維差異性木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價的橫向共享集成;人機交互子模塊實現(xiàn)跨平臺應用系統(tǒng)下的人機友好交互。

以木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型體系架構(gòu)為狀態(tài)流頂層設計指導，對基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型控制流邏輯進行設計，通過線性CCD獲取大數(shù)據(jù)量級的正常木材圖像，形成訓練樣本數(shù)據(jù)集，將這些正常的樣本數(shù)據(jù)集輸入基于卷積自編碼器的深度殘差網(wǎng)絡進行訓練，可以學習正常木材的數(shù)據(jù)分布特征，不學習缺陷的數(shù)據(jù)分布特征。在推理階段，將待測圖輸入到網(wǎng)絡進行重構(gòu)[8]，以滑動區(qū)域為重構(gòu)對象，與原圖像做殘差，算出殘差值與閾值對比得到二值圖分類結(jié)果，即可顯示出缺陷所在區(qū)域。將木材圖像輸入分類器用以區(qū)分得到相應的木材質(zhì)量等級，上述算法檢測完成后將得到有缺陷區(qū)域的圖像輸入到基于圖像分類器的木材質(zhì)量分級系統(tǒng)中進行質(zhì)量分級。硬件部分由圖像采集設備（線性CCD）采集正常木材圖像和待檢測木材圖像，將圖像輸入計算機儲存為樣本數(shù)據(jù)集和待檢測數(shù)據(jù)集，將樣本數(shù)據(jù)集通過嵌入式電腦進行訓練得到帶參數(shù)的模型，將待檢測圖像數(shù)據(jù)輸入到嵌入式電腦的模型中進行推理，得到檢測結(jié)果，給出分類指令對木材圖像進行質(zhì)量分級，之后交給下一級執(zhí)行設備進行處理，基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型控制流邏輯如圖2所示。

2 木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型定量化建模

基于木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型體系架構(gòu)，木材缺陷圖像感知子模塊借助高速線性CCD相機對木材活節(jié)、死節(jié)、蟲眼、裂紋等缺陷圖像進行高效采集與精準定位識別，屬于標準化工程實現(xiàn)方法，遵循線性CCD相應工程標準即可;木材缺陷圖像重構(gòu)子模塊、質(zhì)量評價與智能決策子模塊進行創(chuàng)新設計，著重改善典型仿生智能算法處理木材缺陷圖像感知及質(zhì)量決策問題時存在的多維退化因素作用下的缺陷圖像失真嚴重、缺陷圖像先驗特征提取方差波動頻繁、質(zhì)地不均勻缺陷圖像灰度分割失效、異種木材自身紋理泛化能力與學習能力失衡、最優(yōu)收斂速度隨缺陷維度呈遲滯變化等先天不足，引入深度學習機制，通過利用深度殘差網(wǎng)絡進行迭代訓練[9]，實現(xiàn)差異性木材多維缺陷圖像實時高效重構(gòu)，構(gòu)建面向差異性木材多維缺陷精細分割與特征提取的全景自主感知模型，構(gòu)建大數(shù)據(jù)量級木材缺陷特征共享資源池;引入強化學習機制，利用深度確定性策略梯度算法建立缺陷特征迭代更新、自主決策、全景可視、深度預測與木材質(zhì)量評價之間的高維度決策映射，實現(xiàn)多維差異性木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價的橫向共享集成。基于上述分析，給出木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型定量化實現(xiàn)過程，為工程化效能分析提供定量保證。

2.1 引入深度殘差網(wǎng)絡機制

木材缺陷圖像感知對學習效率和實時性具有較高要求，引入深度殘差網(wǎng)絡機制改善深度學習的決策性能，使用殘差學習網(wǎng)絡實現(xiàn)堆積層與輸入特征的恒等映射，具體為Q（s，a;θi） 表示當前殘差網(wǎng)絡Eval.net的輸出，用來評估當前學習感知到的新特征;Q（s，a;θ?i） 表示殘差單元的輸出，代入堆積層與輸入特征的恒等映射中得到最優(yōu)感知特征集。引入Target.net后，一段時間內(nèi)殘差單元是保持不變的[10]，一定程度降低了單位映射和恒等映射之間的相關性，提高了算法穩(wěn)定性。引入深度殘差網(wǎng)絡機制后，殘差網(wǎng)絡中的參數(shù)定義為[θQ]，[Qμs， μs]表示使用[μ]策略在s狀態(tài)選取動作所獲取的回報期望值，又因為是在連續(xù)空間內(nèi)所以期望可用積分來求，則可以用式（1）來表示策略[μ]的好壞。

殘差單元通過Identity Mapping組件在輸入和輸出之間建立一條直接的關聯(lián)通道并通過概率的分布函數(shù)確定最優(yōu)感知策略[11]，在每一步根據(jù)該概率分布獲取當前狀態(tài)最佳的動作，產(chǎn)生動作采取的是隨機性策略[at～πθstθπ]，則目標梯度函數(shù)如式（2）。

2.2 引入深度確定性策略梯度算法機制

利用深度殘差網(wǎng)絡全景感知正常木材圖像特征要素集合，為強化學習提供訓練樣本集，利用DDPG算法強大的自我感知能力，實現(xiàn)木材缺陷圖像的實時感知與重構(gòu)，利用DDPG算法強大的自我決策能力，實現(xiàn)多維差異性木材缺陷圖像參數(shù)的特征提取與共享計算并提供正反饋機制修正共享過程中的誤差，構(gòu)建全局協(xié)同控制下的質(zhì)量評價機制?；谑剑?），給出確定性策略式（3）[12]，根據(jù)行為直接通過函數(shù)[μ]確定了一個動作，可以把[μ]理解成一個最優(yōu)行為策略[at=μstθμ]，則定量化的木材缺陷圖像感知與重構(gòu)系統(tǒng)可以表征如式（3）。

考慮到式（3）在競爭環(huán)境下的不穩(wěn)定性，對式（3）進行一階求導處理，則確定性策略梯度可以表征為式（4），具有很強的兼容性，可以通過自我學習實現(xiàn)差異性木材多維缺陷圖像實時高效重構(gòu)[13]，構(gòu)建面向差異性木材多維缺陷精細分割與特征提取的全景自主感知模型。

根據(jù)木材種類繁多、木材缺陷圖像特征復雜多變的特點，使用策略網(wǎng)絡[μ]來充當Actor，使用價值網(wǎng)絡來擬合（s，a）函數(shù)，充當Critic的角色，實現(xiàn)多維差異性木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價的橫向共享集成[14]，所以DDPG的目標函數(shù)就可以定義為式（5）。

基于式（3）、式（4）可以實現(xiàn)木材缺陷圖像高效有序重構(gòu)，通過把木材缺陷圖像特征庫存入記憶回放池，通過子策略參數(shù)求解融合質(zhì)量評價函數(shù)進行信息融合與共享，從根本上實現(xiàn)了木材缺陷圖像識別、重構(gòu)及質(zhì)量分級全景可視[15]，實現(xiàn)多維差異性木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價的橫向共享集成。

2.3 模型典型環(huán)境下的仿真驗證

為了多維度驗證基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型的實際工作效能，分析待測木材缺陷特征自動實時感知與融合、木材缺陷圖像全景自主精確重構(gòu)、全局最優(yōu)質(zhì)量評價與自主智能決策機制的實際協(xié)同效能，設定初始化訓練木材缺陷特征樣本容量為N，初始化網(wǎng)絡輸入的大小為128×256×16，折扣因子[γ]為0.96，學習率[α]為0.001，決策策略獎勵值的絕對值限制在[-1，1]內(nèi)，因為負回報是稀疏的，因此將標準動作獎勵值設定為-1，參數(shù)的選取以實際問題為導向，確保在模型訓練后期仍然具有較強的進化活力，引導訓練進化朝著更優(yōu)的方向發(fā)展?；诠雀璧腡ensorflow 1.2.1和OpenAI的Gym 0.9.2環(huán)境開發(fā)了驗證環(huán)境并對模型進行了實證分析，設定初始損失函數(shù)，從典型環(huán)境下全局最優(yōu)木材質(zhì)量評價與自主智能決策性能仿真、典型環(huán)境下木材缺陷圖像感知及重構(gòu)有效率對比仿真、感知決策系統(tǒng)控制下的模型訓練損失性能仿真等多維度對算法進行了仿真驗證，在Gym 0.9.2環(huán)境下進行圖形化示意仿真，采用顯著差異標識在仿真圖中給出對比曲線，最終仿真結(jié)果如圖3、圖4、圖5所示。

從圖3、圖4、圖5可知，基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型較好地解決了典型仿生智能算法處理木材缺陷圖像感知及質(zhì)量決策問題時存在的多維退化因素作用下的缺陷圖像失真嚴重、缺陷圖像先驗特征提取方差波動頻繁、質(zhì)地不均勻缺陷圖像灰度分割失效等先天不足，具有較好的感知與重構(gòu)自主性，可以實現(xiàn)全局最優(yōu)質(zhì)量評價決策，具有穩(wěn)定性高、抗干擾性強、模型泛化能力強等優(yōu)勢。

3 木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型工程化應用效能驗證

為了驗證基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型在一線運維環(huán)境下的實際工程應用效能，選取浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)內(nèi)某經(jīng)濟林木為效能評價載體，忽略異種木材自身紋理泛化能力與學習能力失衡干擾，對模型進行工程應用分析，采用木材正常圖像作為訓練參數(shù)集，木材缺陷圖像作為測試訓練集?；诮?jīng)濟性考慮，采用微應用擴展模式對浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)某木材加工生產(chǎn)線現(xiàn)役的木材質(zhì)量綜合分級系統(tǒng)進行適應性改造，增加待檢木材缺陷圖像實時全景感知、異構(gòu)缺陷圖像數(shù)據(jù)快速重構(gòu)與暫存、歸一化格式下的多線程傳輸、質(zhì)量分級評價與自主智能決策等全方位立體木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測全壽命周期軟件處理進程，分配單獨的內(nèi)存資源，定期進行業(yè)務數(shù)據(jù)內(nèi)網(wǎng)交互，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全景共享，模型工程化效能如圖6、圖7所示。

為了進一步從定性、定量兩個層面對比分析木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型的工程化應用效能，選取浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)內(nèi)某經(jīng)濟林木為效能評價載體，以浙江省湖州市南湖林場現(xiàn)役應用的YGDS-30T-KHJ型智能木材質(zhì)量分級系統(tǒng)為對照系統(tǒng)，選取浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)某經(jīng)濟林木為效能對比原始數(shù)據(jù)來源[16]，選取具有顯著異構(gòu)屬性的某經(jīng)濟林木存在的活節(jié)、死節(jié)、蟲眼、裂紋等缺陷圖像為效能驗證載體，從典型環(huán)境下全局最優(yōu)木材質(zhì)量評價與自主智能決策性能、典型環(huán)境下木材缺陷圖像感知及重構(gòu)有效率對比、感知決策系統(tǒng)控制下的模型訓練損失性能等方面進行定量分析，圍繞感知決策系統(tǒng)工程化應用人機交互友好性、缺陷圖像重構(gòu)實時有效性、質(zhì)量評價信息互聯(lián)推送等方面進行定性分析（表1）。由表1可知，基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型可以在較短時間內(nèi)有效處理木材缺陷圖像感知重構(gòu)問題，在感知自主性、全景重構(gòu)性、自主評價性、模型泛化能力等方面具有明顯優(yōu)勢。

4 結(jié)論

著重改善典型仿生智能算法處理木材缺陷圖像感知及質(zhì)量決策問題時存在的多維退化因素作用下的缺陷圖像失真嚴重、缺陷圖像先驗特征提取方差波動頻繁、質(zhì)地不均勻缺陷圖像灰度分割失效、異種木材自身紋理泛化能力與學習能力失衡、最優(yōu)收斂速度隨缺陷維度呈遲滯變化等固有弊端，提出了一種基于深度強化學習的木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價模型。引入深度學習機制，通過利用深度殘差網(wǎng)絡進行迭代訓練，實現(xiàn)差異性木材多維缺陷圖像實時高效重構(gòu)，構(gòu)建面向差異性木材多維缺陷精細分割與特征提取的全景自主感知模型，構(gòu)建大數(shù)據(jù)量級木材缺陷特征共享資源池;引入強化學習機制，利用深度確定性策略梯度算法建立缺陷特征迭代更新、自主決策、全景可視、深度預測與木材質(zhì)量評價之間的高維度決策映射，實現(xiàn)多維差異性木材缺陷圖像重構(gòu)及質(zhì)量評價的橫向共享集成，基于Tensorflow開源框架，多維度對算法進行了仿真驗證。選取浙江省湖州市南湖林場轄區(qū)內(nèi)某經(jīng)濟林木為效能評價載體，對模型進行了工程應用分析，一線運維驗證結(jié)果表明，原型系統(tǒng)具備待檢木材缺陷圖像實時全景感知、異構(gòu)缺陷圖像數(shù)據(jù)快速重構(gòu)與暫存、歸一化格式下的多線程傳輸、質(zhì)量分級評價與自主智能決策等全方位立體木材生產(chǎn)質(zhì)量視覺檢測全壽命周期體系效能，具有較好的感知與重構(gòu)自主性，可以實現(xiàn)全局最優(yōu)質(zhì)量評價決策，具有穩(wěn)定性高、抗干擾性強、模型泛化能力強等優(yōu)勢。

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