基于颜色矩的木材缺陷聚类识别

• 作者: 业宁 吴东洋 张倩倩 沈丽容 赖正文
• 来源期刊: 江南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-means 聚类方法 颜色矩 木材缺陷
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与控制工程
• 页码范围: 520-524
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7147.2009.05.005

摘要

提出了一种新的基于无监督聚类木材缺陷识别方法.该方法借助于木材图像颜色矩特征提取,有效实现数据降维,利用K-means算法对产生的特征数据集进行聚类,产生不同木材表面类型类别标签,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置.分析了不同木材表面缺陷类型识别效率.仿真实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别,平均运行时间为0.442 s,平均识别查准率约为86.5%,平均识别查全率约为81.1%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴东洋	南京林业大学信息科学技术学院	14	85	5.0	9.0
2	业宁	南京林业大学信息科学技术学院	83	805	16.0	24.0
3	沈丽容	南京林业大学信息科学技术学院	21	113	5.0	10.0
4	张倩倩	南京林业大学信息科学技术学院	6	41	2.0	6.0
5	赖正文		3	31	2.0	3.0