本申請涉及智能檢測領域，且更為在本申請的實施例中，涉及一種家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著消費者對家具環(huán)保性、安全性及質(zhì)量要求的提升，家具材料的精準鑒別與風險評估成為行業(yè)亟需解決的關(guān)鍵問題。現(xiàn)代家具制造中，材料種類日益復雜，涵蓋天然木材、人造板材、聚合物塑料、金屬合金及復合材料等，其物理特性、化學組成及潛在風險差異顯著。這些材料的多樣性與外觀相似性導致傳統(tǒng)經(jīng)驗鑒別方式誤判率高，嚴重制約質(zhì)量控制與安全監(jiān)管效率。
2、具體地，現(xiàn)有檢測技術(shù)體系仍依賴實驗室化學分析（如色譜法、光譜法）或物理破壞性測試（如力學強度檢測），此類方法需取樣并破壞家具結(jié)構(gòu)，流程繁瑣且成本高昂，無法滿足生產(chǎn)流水線實時檢測或消費者端快速驗證需求。此外，傳統(tǒng)圖像識別技術(shù)多依賴單一特征（如紋理或顏色）的靜態(tài)分析，在面對高相似度材料（如不同樹種的環(huán)孔材與散孔材）時，難以有效融合多維特征，導致復雜場景下的識別準確率不足。
3、因此，期望一種優(yōu)化的家具材料檢測與風險評估方案。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其首先使用基于深度學習的圖像識別和分析手段，在捕獲家具材料表面圖像后采用多級圖像增強算法消除環(huán)境干擾并優(yōu)化細節(jié)表征，接著，同步捕獲紋理、顏色、邊緣及結(jié)構(gòu)四維特征，并利用特征融合機制構(gòu)建具有材料鑒別力的聯(lián)合特征向量。之后，將實時提取的多維聯(lián)合特征與標準特征數(shù)據(jù)庫提取的特征進行決策動態(tài)語義匹配，以實現(xiàn)高相似度材料的精準區(qū)分。隨后，對匹配結(jié)果輸出材料識別結(jié)果，最終關(guān)聯(lián)風險數(shù)據(jù)庫生成風險評估報告。本申請突破傳統(tǒng)破壞性檢測的限制，通過非接觸式圖像采集與多特征動態(tài)融合，實現(xiàn)家具材料的快速無損鑒別，同時有效解決高相似材料（如橡木與櫸木、pvc與abs）的誤判問題，從而為生產(chǎn)質(zhì)檢和消費端驗證提供高精度、全維度的智能評估方案。
2、根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其包括：
3、家具材料表面圖像采集模塊，用于獲取由高分辨率攝像頭采集的家具材料表面圖像；
4、多維特征聯(lián)合模塊，用于對所述家具材料表面圖像進行圖像預處理并從預處理后的所述家具材料表面圖像提取家具材料多維聯(lián)合特征；
5、材料標準編碼模塊，用于從標準家具材料特征數(shù)據(jù)庫提取家具材料標準編碼特征的集合；
6、報告生成模塊，用于對所述家具材料多維聯(lián)合特征和所述家具材料標準編碼特征的集合進行語義查詢分析得到材料風險評估報告，其中，所述報告生成模塊，包括：家具材料查詢響應單元，用于對所述家具材料多維聯(lián)合特征和所述家具材料標準編碼特征的集合進行基于決策點譜圖的家具材料語義查詢分析以得到家具材料動態(tài)查詢響應編碼特征；評估單元，用于基于所述家具材料動態(tài)查詢響應編碼特征，得到所述材料風險評估報告。
7、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑囊环N家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其首先使用基于深度學習的圖像識別和分析手段，在捕獲家具材料表面圖像后采用多級圖像增強算法消除環(huán)境干擾并優(yōu)化細節(jié)表征，接著，同步捕獲紋理、顏色、邊緣及結(jié)構(gòu)四維特征，并利用特征融合機制構(gòu)建具有材料鑒別力的聯(lián)合特征向量。之后，將實時提取的多維聯(lián)合特征與標準特征數(shù)據(jù)庫提取的特征進行決策動態(tài)語義匹配，以實現(xiàn)高相似度材料的精準區(qū)分。隨后，對匹配結(jié)果輸出材料識別結(jié)果，最終關(guān)聯(lián)風險數(shù)據(jù)庫生成風險評估報告。本申請突破傳統(tǒng)破壞性檢測的限制，通過非接觸式圖像采集與多特征動態(tài)融合，實現(xiàn)家具材料的快速無損鑒別，同時有效解決高相似材料（如橡木與櫸木、pvc與abs）的誤判問題，從而為生產(chǎn)質(zhì)檢和消費端驗證提供高精度、全維度的智能評估方案。
1.一種家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述多維特征聯(lián)合模塊，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像預處理包括圖像去噪、光照校正和色彩增強。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述家具材料查詢響應單元，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述家具材料拉普拉斯矩陣構(gòu)造子單元，用于：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述家具材料拉普拉斯矩陣譜分解子單元，用于：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述評估單元，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的家具材料檢測與風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述材料識別子單元，用于：將所述家具材料動態(tài)查詢響應編碼特征向量輸入基于分類器的材料識別器以得到所述材料識別結(jié)果。