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题名基于RCDA的家具表面死节缺陷图像分割
被引量：10
- 1
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作者
周宇
周仲凯
于音什
刘伟嘉
刘军
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机构
南京林业大学机械电子工程学院
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出处
《林业机械与木工设备》
2019年第8期8-11,共4页
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基金
南京林业大学大学生创新创业训练计划项目(2018NFUSPITP161、2018NFUSPITP160)
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文摘
针对木制家具的表面死节缺陷,提出一种基于正则化共面判别分析(RCDA,Regularized Coplanar Discriminant Analysis)与支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,对灰度图像进行分块,同时将块变换成列向量,所有列向量组成矩阵进行RCDA维数约减,对约减后的特征进行SVM训练与测试,得到图像块分类结果。最后将块分类矩阵变形成二值分割图,得到死节缺陷目标。试验结果表明,提出的算法效果好,SD、Dice、ER、NR值分别为80.96%、89.48%、23.33%、0.16%。
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关键词
成品家具
死节缺陷
正则化共面判别分析
支持向量机
图像分割
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Keywords
finished furniture
dead knot defect
RCDA
SVM
image segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像处理的家具表面死节缺陷检测方法研究
被引量：4
- 2
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作者
程玉柱
李赵春
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机构
南京林业大学机械电子工程学院
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出处
《家具与室内装饰》
2018年第9期50-51,共2页
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基金
国家自然科学基金项目(51305207)
南京林业大学大学生创新项目(2016NFUSPITP043)
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文摘
针对成品家具中的表面死节缺陷,提出一种基于非负矩阵分解(NMF)与Chan-Vese(CV)的死节缺陷图像检测算法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,对灰度图像进行分块,同时将块变换成列向量,所有列向量组成矩阵进行NMF分解,对基向量进行K-均值聚类,得到初始分割子图。最后对灰度图采用CV模型进行精细分割,得到死节缺陷目标。Matlab试验结果表明,提出的算法能降低光照影响,分割效果好,能很好地提取家具表面死节缺陷。
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关键词
成品家具
死节缺陷
非负矩阵分解
CV分割
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Keywords
finished furniture
Dead Knot Defect
NMF
CV Segmentation
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分类号
TS665.4
[轻工技术与工程]
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题名成品家具中的表面死节缺陷图像检测方法
被引量：3
- 3
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作者
程玉柱
李赵春
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机构
南京林业大学机械电子工程学院
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出处
《家具》
2018年第5期106-110,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51305207)
南京林业大学大学生创新项目(2016NFUSPITP043)
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文摘
针对成品家具中的表面死节缺陷,提出一种基于局域直方图匹配与水平集的死节缺陷图像检测算法。将RGB彩色图像转换成HSV图像,提取训练样本集,并将样本与分块图像进行直方图匹配,得到匹配相似度灰度图,并用Otsu分割得到初始分割子图。最后对子图采用水平集进行精细分割,得到死节缺陷目标。Matlab试验结果表明,提出的算法能降低光照影响,分割效果好,能很好地提取家具表面死节缺陷。
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关键词
成品家具
死节缺陷
直方图匹配
水平集分割
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Keywords
finished furniture
dead knot defect
histogram matching
level set segmentation
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分类号
TS664
[轻工技术与工程]
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题名基于L1L0层分解模型的家具死节缺陷图像分割
被引量：1
- 4
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作者
周宇
程玉柱
周仲凯
于音什
刘伟嘉
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机构
南京林业大学机械电子工程学院
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出处
《家具》
2019年第2期8-12,共5页
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基金
南京林业大学大学生创新项目(2018NFUSPITP161)
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文摘
针对成品家具中的表面死节缺陷,提出一种基于L1L0层分解模型与主动轮廓模型的死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成Lab图像,对Lab各通道灰度图进行L1L0两层分解,得到分解后的低频灰度图与高频系数图;并用主动轮廓模型对各低频灰度图进行分割得到Lab多通道的二值图。最后对多通道的二值图进行比较,选择b通道二值图作为图像最终分割结果,得到死节缺陷目标。试验结果表明,提出的算法能降低复杂背景噪声,分割效果好,能很好地提取家具表面死节缺陷,性能优于传统的Otsu方法。
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关键词
成品家具
死节缺陷:L1L0层分解
主动轮廓模型
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Keywords
finished furniture
dead knot defect
L1L0 decomposition
active contour model
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分类号
TS664
[轻工技术与工程]
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