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针对成捆堆放的原木端面图像,利用机器视觉方法开发一个材积检测系统,算法的鲁棒性和系统应用的方便性是两个关键难点。为了解决上述问题,实现原木材积自动化检测,设计并开发了结合深度学习与Hough变换的等长原木材积检测系统。首先,在对训练样本做了旋转、调整曝光度、加噪声等提高模型鲁棒性的预处理后,使用YOLOv3-tiny卷积神经网络对原木端面图像进行目标检测,计算得到每一个原木端面对应的目标区域;其次,在对目标区域计算边缘并去除目标区域中心噪声边缘后,利用Hough变换圆检测算法计算原木端面轮廓的准确直