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摘要:
本研究利用木材表面纹理特征和色彩统计特征开发了柳杉(Cryptomeria japonica L.f.)锯材表面活节和死节的机器视觉自动识别系统。该系统由3部分组成:CCD工业摄像图像采集硬件系统、缺陷自动检出的图像处理模块和基于识别规则的缺陷识别模块。通过对空间灰度共生矩阵参数Contrast运用大津自动阈值分割算法检出潜在缺陷区域,结果表明提案的缺陷检出算法可有效提取柳杉材表面的缺陷区域。根据活节和死节的表面色彩统计直方图确立了区分活节和死节的阈值并构建了活节和死节的识别规则,结果表明基于色彩统计特征的识别规则可有效地识别活节和死节。为了验证系统的识别精度,随机从工厂现场抽取并检测了含有单个和/或多个缺陷的试件156块(共含有94个活节和86个死节),结果表明,活节和死节的正确检出率分别为94.7%和97.6%,活节和死节的正确识别率分别为96.6%和98.8%,整个系统的准确识别率为93.9%。系统的识别精度表明,基于表面纹理特征可实现对柳杉锯材表面节疤缺陷的有效识别,胜任生产线对于缺陷检测精度的要求。
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文献信息
篇名 基于灰度共生矩阵参数的柳杉材表面节疤缺陷识别
来源期刊 木材加工机械 学科 农学
关键词 缺陷检测 图像处理 木制品
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 11-15
页数 5页 分类号 S781.5
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研究起点
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期刊影响力
林业和草原机械
双月刊
2096-8361
10-1689/S
大16开
北京市朝阳区安苑路20号世纪兴源大厦70
1984
chi
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