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本实用新型提供一种基于深度学习与CCD成像的精密零件表面缺陷识别装置，包括机座，机座内设有输送机构、CCD成像检测机构、缺陷剔除机构和限位组件，输送机构包括两个并列设置的传送带模组，两个传送带模组固定设置于机座内，传送带模组与机座之间还设有减震垫，CCD成像检测机构包括调节支架和两个高分辨率CCD相机、环形无影光源和条形辅助光源，高分辨率CCD相机与传送带模组一一对应设置，限位组件位于传送带模组前端，缺陷剔除机构位于传送带模组末端，缺陷剔除机构包括翻转式分拣板、旋转电机和废料收集箱。本实用新型的有益效果：采用输送机构、CCD成像检测机构、缺陷剔除机构和限位组件的组合结构，输送稳定，剔除准确率高，提高整机检测效率。

本发明公开了一种木材表面缺陷识别方法，涉及数据处理领域，该方法包括：获取木材表面的灰度图像以及灰度图像中的多个连通域；获取每个连通域对应的霍夫空间中最大亮度值的点作为目标高亮点，并获取目标高亮点的第一角度值；利用连通域中心像素点的所有高亮点的亮度值、第二角度值、最大亮度值和第一角度值得到连通域的亮度变化剧烈程度；根据连通域的特征向量和参照特征向量得到每个连通域的缺陷概率；利用每一行的宽度与参照宽度对初始缺陷概率修正得到缺陷概率，根据每一行的缺陷概率得到裂纹区域，本发明提高了木材裂纹缺陷识别的准确率。