AI慧眼识木，筑起安全防线

创新内蒙古2026年7月16日

AI慧眼识木

建筑安全有了“智能卫士”

木材

在现代建筑工程中

扮演着重要角色

但天然木材常带有裂纹

节疤、腐朽等缺陷

犹如隐藏的“健康隐患”

可能影响结构安全

传统的人工检测

效率低且易出错

而现有的AI检测模型

面对细小缺陷和复杂木纹背景时

常陷入“雾里看花”的困境

如何让木材缺陷检测既快又准？

内蒙古农业大学计算机与信息工程学院

董改芳教授团队带来新解法：

他们打造了一款

名为CSE-YOLO的“智能检测系统”

为木材质量管控装上“科技之眼”

传统检测困境

人工低效，AI“眼拙”

在建筑工地

木材检测曾长期依赖人工

工人们需耗费大量时间逐块检查

如同“大海捞针”一样

效率低下且易受疲劳

经验等因素影响

近年来

虽然AI技术介入

但面对木材表面细小裂纹

模糊的节疤边界

以及木纹本身形成的

复杂“迷彩干扰”

现有模型常陷入

“误判”或“漏报”的尴尬

难以满足

工程对高精度与可靠性的严苛要求

科技破局

打造“火眼金睛”的AI检测模型

研究团队另辟蹊径

以先进的YOLOv11算法为基础

打造轻量化CSE-YOLO模型

该模型从图像处理底层逻辑出发

分三个阶段进行“手术级”优化：

“显微手术”

采样阶段引入CGBlock_DS模块，专门捕捉微小缺陷，如同用“放大镜”定位针尖大的裂纹

“特征增强”

C3k2_SAER模块强化边缘特征提取，让模糊的缺陷边界变得“轮廓分明”

“背景降噪”

C3k2_ELGCA+模块精准过滤木纹干扰，如同给图像加上“智能滤镜”，让缺陷从复杂背景中“脱颖而出”

这一系列创新

让CSE-YOLO实现了

“精准”与“轻巧”的完美平衡

模型参数仅4.04M

却能以88.63%的超高准确率

识别缺陷

召回率达83.24%

堪称AI界的“小身材大能量”

实战检验

从实验室到工地的“硬核”表现

在真实测试中

CSE-YOLO展现了

出色的“实战能力”：

无论是橡胶木还是松木

无论是实验室环境还是工地现场

它都能稳定输出高精度检测结果

证明具备强大的“环境适应能力”

更值得一提的是

团队还开发了

自动化木材缺陷检测原型系统

这套系统能实时拍摄木材图像

瞬间完成缺陷识别与质量评估

如同给生产线装上了“智能质检员”

为建筑材料的入厂把关提供可靠依据

这项研究不仅为木材质量检测

提供了“快准稳”的新工具

更对智能建造与建筑工业化意义重大

通过AI自动化检测

建筑企业可大幅节省人力成本

提升质检效率

从源头杜绝“带病木材”流入工程

为建筑安全加上一道“科技保险”

未来

这一技术还可拓展至金属

混凝土等材料检测领域

助力整个建筑行业

向智能化、绿色化转型

该研究获得自治区自然科学基金项目支持

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