基于子区域变尺度高斯拟合的木材表面缺陷识别 被引量：16

1

作者 苑玮琦 李绍丽 李德健 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期879-886,共8页

为了提高木材的使用效率、避免由于木材缺陷造成生产故障,根据木材缺陷类型对其分类处理是一种有效的手段,但木材缺陷复杂多样且具有诸多相似性使得类别区分成为难点。针对以上问题本文提出了一种基于子区域变尺度高斯拟合模型的缺陷识... 为了提高木材的使用效率、避免由于木材缺陷造成生产故障,根据木材缺陷类型对其分类处理是一种有效的手段,但木材缺陷复杂多样且具有诸多相似性使得类别区分成为难点。针对以上问题本文提出了一种基于子区域变尺度高斯拟合模型的缺陷识别方法。首先建立变尺度高斯拟合基本模型,然后将缺陷纹理分成若干子区域,提取各分区的高斯拟合特征并进行融合;将高斯融合特征及圆度和边缘直线度这两个几何特征输入到建立好的BP神经网络模型中进行训练,根据优化训练的网络模型识别缺陷。该方法对自建的SUT-W图库中雪糕棒图像上人工标定的裂缝、矿物线、矿物块和黑节子的准确识别率分别为91.72%、92.77%、92.67%和92.80%,与其他典型纹理检测方法相比,4种缺陷准确识别率最高分别提高9.38%、6.69%、13.55%和10.22%,说明本文方法能够有效地将以上4种缺陷分辨开,具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 子区域 变尺度高斯拟合 木材表面缺陷 几何特征 BP神经网络

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基于Adaboost与CNN的木材表面缺陷检测 被引量：14

2

作者 王红军 黎邹邹 邹湘军 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1636-1645,共10页

针对木材智能下料前期需要快速获取木材表面缺陷的位置以及类别信息的要求,基于数字图像处理技术,提出了一个组合算法用于木材表面缺陷的快速识别与定位。使用了Adaboost级联分类器在图像中提取出木材表面缺陷区域的候选框,有效解决了... 针对木材智能下料前期需要快速获取木材表面缺陷的位置以及类别信息的要求,基于数字图像处理技术,提出了一个组合算法用于木材表面缺陷的快速识别与定位。使用了Adaboost级联分类器在图像中提取出木材表面缺陷区域的候选框,有效解决了传统分割方法对于多目标难以处理的问题。使用了具有自学习特征能力的CNN(Convolutional Neural Networks)模型对输入的候选框进行分类,克服了传统分类方法中特征难以选择的不足。基于大量样本对模型进行训练,采用200张多缺陷样本进行测试。试验结果表明:检测的召回率为94%,检测的正确率为99%,分类的准确率为97.9%。试验验证了该算法可以满足木材表面缺陷的定位与分类要求。 展开更多

关键词 智能下料 木材表面缺陷 ADABOOST 局部二值模式 卷积神经网络

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木材表面缺陷的激光在线检测技术 被引量：10

3

作者 韩玉杰 朱国玺 田中千秋 《木材工业》 2002年第3期28-29,32,共3页

本文介绍了采用激光位移传感器对刨削加工后的木材表面的裂纹及节子缺陷进行在线检测的方法。测试原理是利用激光位移传感器扫描木材表面 ,提供特征信号 ,由傅里叶分析仪 FFT记录时间信号的波形 ,计算机进行数据处理和分析判断。这不仅... 本文介绍了采用激光位移传感器对刨削加工后的木材表面的裂纹及节子缺陷进行在线检测的方法。测试原理是利用激光位移传感器扫描木材表面 ,提供特征信号 ,由傅里叶分析仪 FFT记录时间信号的波形 ,计算机进行数据处理和分析判断。这不仅可以快速识别裂纹及节子等缺陷 。 展开更多

关键词 刨削加工 裂纹 节子 木材 表面缺陷 激光在线检测技术

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木材表面缺陷特征轮廓提取算法研究 被引量：14

4

作者 李应果 杨洁 董春雷 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期204-208,281,共6页

虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线... 虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果表明,采用OTSU算法分割和数学形态学相结合的方法可以很好地提取木材表面缺陷特征,用sobel算子能够提取到比较完整、准确、连续的木材表面缺陷边缘轮廓,提高了目标图像的可视性和精准性。 展开更多

关键词 木材表面缺陷 OTSU算法 图像分割 数学形态学 特征提取

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数学形态学在木材表面缺陷图像分割后处理中的应用 被引量：10

5

作者 邹丽晖 白雪冰 《林业机械与木工设备》 2006年第12期40-42,共3页

介绍了数学形态学的基本思想和运算。针对木材表面缺陷图像分割效果不完善的问题,提出基于数学形态学的图像后处理方法,包括应用数学形态学的填充操作、形态滤波以及形态梯度边缘检测等。经实验验证,应用数学形态学进行图像后处理,增强... 介绍了数学形态学的基本思想和运算。针对木材表面缺陷图像分割效果不完善的问题,提出基于数学形态学的图像后处理方法,包括应用数学形态学的填充操作、形态滤波以及形态梯度边缘检测等。经实验验证,应用数学形态学进行图像后处理,增强了木材缺陷图像分割结果的可视性和准确性。 展开更多

关键词 数学形态学 图像分割后处理 木材表面缺陷

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基于OpenCV的木材表面缺陷检测系统 被引量：11

6

作者 司徒伟明 邹湘军 +3 位作者 王成琳 莫宇达 李锦慧 罗少锋 《现代电子技术》 北大核心 2017年第12期148-151,共4页

为了解决木材加工过程中人工检测木材表面缺陷效率低、检测质量差异大等问题,运用计算机视觉技术,设计一种实时在线自动检测木材表面缺陷的检测系统。系统能够检测木材表面是否存在缺陷,并准确检测出木材表面缺陷的大小以及位置,将这些... 为了解决木材加工过程中人工检测木材表面缺陷效率低、检测质量差异大等问题,运用计算机视觉技术,设计一种实时在线自动检测木材表面缺陷的检测系统。系统能够检测木材表面是否存在缺陷,并准确检测出木材表面缺陷的大小以及位置,将这些信息存储起来,以便后续指导木材加工设备对木材进行加工作业。该系统具有检测准确、速度快等特点。通过大量实验,得出检测的准确率达到92.33%,平均检测时间为2 ms,实验结果表明该系统具有可行性。 展开更多

关键词 木材表面缺陷 计算机视觉 检测系统 木材加工

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基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法

7

作者 魏子腾 业宁 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期124-132,共9页

针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处... 针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处理,融合木材缺陷的纹理特性和超像素块间的距离尺度,并采用邻接自适应谱聚类进行分割;缺陷分割初步完成后,通过变异系数衡量缺陷块中像素信息的离散程度进行再次分割,克服初次分割结果的过分割问题;考虑木材表面缺陷形态学上的封闭性,将2次分割图像进行合并,继而用邻接扫描法对次分割图形进行填充,最终对木材表面缺陷进行分割界定。考虑木材表面缺陷种类的多样性,选取了虫眼、死节、活节等缺陷图像进行分割对比试验,相较于OTSU阈值分割算法,本研究算法在单个和多个木材表面缺陷分割方面,类别平均像素准确度(mean pixel accuaracy, MPA)分别提升4.69%,14.23%,平均交并比(mean intersection over union, mIoU)分别提升33.27%,33.43%。本研究算法能够更加准确地将木材表面缺陷从复杂背景中分割出来,缺陷边缘轮廓的构建更接近于理想分割情况,且运行时间较短,对木材表面缺陷的分割具备较强的精确性与可行性。 展开更多

关键词 木材表面缺陷 图像分割 邻接自适应谱聚类 超像素 变异系数

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基于深度卷积神经网络的木材表面缺陷检测系统设计 被引量：6

8

作者 项宇杰 陈月芬 +1 位作者 卢卫国 潘佳浩 《系统仿真技术》 2019年第4期253-257,共5页

针对木材表面的虫眼、结节和裂缝等缺陷,采用传统的人工检测人力成本较高,而采用图像处理技术提取的各种特征取决于人工经验,且受到噪声、光照等外界因素影响较大,其实际应用具有很大的局限性,因此提出基于深度卷积神经网络的木材表面... 针对木材表面的虫眼、结节和裂缝等缺陷,采用传统的人工检测人力成本较高,而采用图像处理技术提取的各种特征取决于人工经验,且受到噪声、光照等外界因素影响较大,其实际应用具有很大的局限性,因此提出基于深度卷积神经网络的木材表面缺陷检测方法。首先构建数据库,考虑到样本有限,采用了数据增强扩充样本数量;其次以在ImageNet数据集上获得优异性能的VGG16模型为基础,采用迁移学习,基于自建的小样本数据库微调该神经网络的后三个全连接层参数;最后利用重新训练好的深度卷积神经网络对测试图像进行检测,结果表明该网络在木材表面缺陷检测上达到了很好的性能。 展开更多

关键词 深度卷积神经网络 木材表面缺陷 迁移学习 微调 数据增强

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基于改进YOLOv5木板材表面缺陷的定量识别 被引量：2

9

作者 贾浩男 徐华东 +3 位作者 王立海 张金生 褚晓辉 唐旭 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期147-155,共9页

【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题,提高木材利用率。以深度学习模型为基础,构建木板材表面缺陷检测系统,旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defec... 【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题,提高木材利用率。以深度学习模型为基础,构建木板材表面缺陷检测系统,旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defect Database”公开数据集中的839张木板材缺陷图像,使用Imgaug数据增强库对数据集进行扩充;通过在主干特征网络部分引入SE注意力机制,使用focus、FPN+PAN结构构建YOLOv5木板材表面缺陷目标检测框架,进而采用迁移学习思想改进训练方式,将训练过程分为两个阶段(冻结阶段和解冻阶段)。然后将构建的模型与当前主流深度学习目标检测模型进行对比,最后利用混淆矩阵、Loss值变化曲线、模型大小、检测时间以及均值平均精确率等指标评价模型。【结果】提出了一种基于YOLOv5模型对木板材表面缺陷中活节、死节、裂缝、孔洞的检测方法。模型对死节、活节、裂缝、孔洞识别结果的均值平均精确率分别约为98.66%、99.06%、98.10%和96.53%,并与当前主流检测模型进行比较,改进的模型具有更好的精确率、召回率和均值平均精确率,分别为97.48%、96.53%和98.22%。模型单幅图像平均检测时间为10.3 ms,最大检测耗时20.5 ms,检测效果与泛化特性较好,模型所占内存仅13.7 MB,易于移植。【结论】实验表明改进的YOLOv5模型可用于检测木板材表面主要缺陷。且模型对木板材表面缺陷的识别效果优于其他5种主流检测模型。在维持原有检测精度的基础上,提高了小目标缺陷的识别能力,减少了木板材缺陷漏检的情况,实现了在复杂场景下的快速检测。 展开更多

关键词 木板材 表面缺陷 YOLOv5 实时检测 深度学习 定量识别

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基于改进C-V模型的木材表面缺陷图像分割 被引量：5

10

作者 白雪冰 许景涛 +1 位作者 郭景秋 陈凯 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期108-115,共8页

木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形... 木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形态学结合的方法与传统的C-V模型算法进行对比试验。与此同时,根据C-V模型和C-V模型结合形态学方法的不足之处,在C-V模型基础上,引入局部拟合函数和高斯核函数,提出了一种基于C-V模型的改进算法,能够有效地克服C-V模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统C-V模型算法、C-V模型与形态学结合的方法和改进的C-V模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷图像的对比试验。结果表明:C-V模型能够将虫眼和活节缺陷图像分割出来,但是对纹理干扰强烈的死节缺陷图像分割困难;运用C-V模型与形态学结合的方法,可以有效地消除分割结果中的细小空洞和噪声,但是仍无法抵抗死节缺陷图像中木材自身纹理的干扰,难以将死节缺陷完整地分割出来;改进的C-V模型算法对木材表面缺陷图像的分割能够减少迭代次数,缩短分割时间,使分割轮廓线更加光滑和完整。通过采用改进C-V模型算法对多目标木材表面缺陷图像进行试验,能够更好地验证改进算法的优越性、有效性和可行性。 展开更多

关键词 木材表面缺陷 木材图像分割 C-V模型 形态学

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基于超像素的木材表面缺陷图像分割算法 被引量：4

11

作者 胡峻峰 赵亚凤 曹军 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期97-102,共6页

使用SLIC(简单线性迭代聚类)超像素图像分割方法将木材表面缺陷图像预分割,并从提高算法速度和自适应阈值2方面对超像素合并算法进行改进;分析了DBSCAN(具有噪声的基于密度的聚类方法)聚类用于该类超像素合并中算法的复杂度,提出了自适... 使用SLIC(简单线性迭代聚类)超像素图像分割方法将木材表面缺陷图像预分割,并从提高算法速度和自适应阈值2方面对超像素合并算法进行改进;分析了DBSCAN(具有噪声的基于密度的聚类方法)聚类用于该类超像素合并中算法的复杂度,提出了自适应阈值的快速DBSCAN超像素合并算法来取得缺陷分割图像。结果表明:改进后的算法对于3类缺陷都能很好的分割,并且算法复杂度低;分割及合并的总时间为0.35 s左右,能满足在线分选的要求。 展开更多

关键词 木材表面缺陷 超像素 图像分割

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3种不同模型对木材表面缺陷图像分割算法的比较 被引量：3

12

作者 白雪冰 许景涛 +1 位作者 宋恩来 陈凯 《西部林业科学》 CAS 2016年第4期27-34,共8页

木材表面缺陷会严重影响木材的质量和使用价值,因此对木材表面缺陷图像分割的研究有利于提高木材的利用率。本文分别对红皮云杉含有虫眼、活节、死节3种典型木材缺陷的图像采用改进的C-V模型、改进的GVF Snake模型和改进的GAC模型进行... 木材表面缺陷会严重影响木材的质量和使用价值,因此对木材表面缺陷图像分割的研究有利于提高木材的利用率。本文分别对红皮云杉含有虫眼、活节、死节3种典型木材缺陷的图像采用改进的C-V模型、改进的GVF Snake模型和改进的GAC模型进行分割试验,对3种改进算法的复杂程度、分割时间、分割结果的完整性以及抗噪性进行对比和分析。结果表明,改进的GAC模型算法较为优越,其分割算法简单,运行时间短,缺陷分割效果较好,抗噪性强。而改进的C-V模型算法、改进的GVF Snake模型算法的分割效果和抗噪性最差,不宜作为3种木材表面缺陷图像的分割算法。 展开更多

关键词 木材表面缺陷 改进GAC模型 改进C-V模型 改进GVF SNAKE模型

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随机森林在板材表面缺陷分类中的应用 被引量：3

13

作者 胡峻峰 曹军 赵亚凤 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期86-90,共5页

对板材表面缺陷图像进行多种特征提取。颜色特征选用了颜色直方图;形状特征主要基于最小外接矩阵,提取周长、面积、位置、矩阵和圆形相关的形状参数;纹理特征选取了灰度共生矩阵和Tamura纹理参数。通过OOB(袋外数据)误差计算特征重要性... 对板材表面缺陷图像进行多种特征提取。颜色特征选用了颜色直方图;形状特征主要基于最小外接矩阵,提取周长、面积、位置、矩阵和圆形相关的形状参数;纹理特征选取了灰度共生矩阵和Tamura纹理参数。通过OOB(袋外数据)误差计算特征重要性,并将结果与提取时间进行综合分析得出,Tamura纹理和颜色直方图是最优的2组缺陷分类参数。对颜色直方图和Tamura纹理2类特征,采取特征组合输入,通过实验得出,随机森林分类精度达95.67%。 展开更多

关键词 木材表面缺陷 随机森林 特征评价

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基于Markov-ICM与GAC的木材表面缺陷分割模型对比研究 被引量：2

14

作者 张庭亮 李宏杰 胡宽 《现代计算机》 2019年第4期26-28,33,共4页

木材缺陷会降低其经济价值,造成资源浪费。机器视觉分割模型对木材表面缺陷进行检测处理可以提高利用率,为了研究不同纹理分割模型的特性,采用Markov-ICM与GAC算法对不同木材表面缺陷进行分割对比研究。基于木材纹理信息数据的研究,对... 木材缺陷会降低其经济价值,造成资源浪费。机器视觉分割模型对木材表面缺陷进行检测处理可以提高利用率,为了研究不同纹理分割模型的特性,采用Markov-ICM与GAC算法对不同木材表面缺陷进行分割对比研究。基于木材纹理信息数据的研究,对带有缺陷的纹理信息进行分析,对相应的分割模型进行改进。实验表明,改进后的GAC模型可以提高分割的准确性与实时性。 展开更多

关键词 Markov-ICM模型 GAC模型 木材表面缺陷

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基于相关向量机回归的涂泥木线条表面点状小缺陷检测 被引量：2

15

作者 刘瑞明 黄佳炜 +3 位作者 刘勇 孙帅成 王双永 周海宾 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期115-120,共6页

木线条是一种用途广泛的建筑材料,主要用于装饰、装修和家具制造等行业。涂泥木线条具有美观、强度高、耐潮湿等优点,深受用户的青睐。在生产过程中,为了提高产品质量,需要对涂泥木线条的表面缺陷进行检测,基于数字图像处理技术的缺陷... 木线条是一种用途广泛的建筑材料,主要用于装饰、装修和家具制造等行业。涂泥木线条具有美观、强度高、耐潮湿等优点,深受用户的青睐。在生产过程中,为了提高产品质量,需要对涂泥木线条的表面缺陷进行检测,基于数字图像处理技术的缺陷检测方法已成为主要技术手段。在图像中,面积较大的缺陷相对容易检测,但小的点状缺陷由于包含像素少、缺乏纹理特征等特点,检测非常困难。使用传统的、基于滤波的方法检测小缺陷,主要利用了小缺陷的高频特性,但高频图像噪声会造成误检,导致检测效果并不理想。本研究提出了基于相关向量回归结合后处理的方法对小缺陷进行检测,相关向量回归与支持向量回归相比,具有超参数少、表达更稀疏、核函数不需要满足梅西定理等优点。该方法通过以下步骤实现小缺陷检测:首先利用相关向量回归算法对图像进行处理,将回归值作为像素灰度值构建回归图像,然后求原始图像与回归图像的差图像,求取差图像的核相关系数后,再经过取反、二值化和局部平均等后处理,最终得到信杂比较大的检测图像。通过检测指标的比较,与基于Top?hat滤波的检测算法相比,本研究提出的方法具有更好的检测效果。 展开更多

关键词 木线条 相关向量机(RVR) 核相关系数 表面缺陷检测 信杂比 背景抑制因子

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木质薄板缺陷智能挖补装置的设计 被引量：1

16

作者 房友盼 刘英 +2 位作者 赵乾 徐兆军 於亚斌 《林产工业》 北大核心 2017年第5期38-41,62,共5页

针对木质薄板节子、蛀孔等常见缺陷,结合数字图像处理技术,提出了一种木质薄板缺陷智能识别与挖补装置的理论设计方案,介绍了其工作原理。该装置主要包括输送链、可移动平台、检测装置、旋转刀盘组件、操作控制台等部分。当装置工作时,... 针对木质薄板节子、蛀孔等常见缺陷,结合数字图像处理技术,提出了一种木质薄板缺陷智能识别与挖补装置的理论设计方案,介绍了其工作原理。该装置主要包括输送链、可移动平台、检测装置、旋转刀盘组件、操作控制台等部分。当装置工作时,木塞排放在可移动平台上,待处理木板放置在输送链上,在摄像头识别到待处理木板上的表面缺陷后,控制系统根据输送链的运行速度,将待处理木板停在旋转刀盘组件下方,由钻孔刀具、吸附装置、打磨装置和烘干装置分别完成缺陷挖除、木塞填补、烘干和打磨工作。全过程由S7-200小型可编程控制器控制,实现了缺陷的自动化检测与挖补。与现有工艺相比,该装置功能集成度高,优化了木材挖补的工艺流程;自动化程度高,易操作,安全性能好,人工成本低,有益于提高木材利用率以及增加木材加工企业效益。 展开更多

关键词 木质薄板 表面缺陷 智能挖补 设计

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移动人造板高清图像采集方法与装置运动学分析 被引量：1

17

作者 王霄 郭慧 +2 位作者 刘传泽 陈龙现 周玉成 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期172-179,共8页

【目的】提出一种适用于移动人造板的高清图像采集方法,解决生产线上相机与板材相对运动引起的图像模糊问题,为人造板表面缺陷自动化检测的可靠性提供保证。【方法】通过机械传动方式实现相机对人造板的同步跟踪,从根本上消除运动模糊... 【目的】提出一种适用于移动人造板的高清图像采集方法,解决生产线上相机与板材相对运动引起的图像模糊问题,为人造板表面缺陷自动化检测的可靠性提供保证。【方法】通过机械传动方式实现相机对人造板的同步跟踪,从根本上消除运动模糊。采用凸轮作为驱动机构,使相机与人造板同向运动并借助弹簧实现自动复位;通过合理设计凸轮轮廓线达到相机与人造板同向、等速运动的效果,消除相对运动。利用Adams软件进行运动学仿真,考察结构参数对从动件运动行为的影响,得出最优凸轮轮廓线,并开展试验检验凸轮机构运行效果,通过计算所采集在线图像的PSF函数对运动模糊改善程度作出评价。【结果】运动学仿真结果显示,增大基圆半径可降低凸轮转速,减小凸轮和从动件受力,并提高运行稳定性;匀速段压力角与运动周期呈正比,与主动和从动件间的相互作用力呈反比;滚轮半径变化不会影响相机运动规律,但实际轮廓线与滚轮半径不匹配会导致速度波动增大;摆线式加速方式可使相机加速度曲线连续、光滑,避免刚性和柔性冲击,可作为加速方式的首选。最终确定基圆半径80 mm、匀速段压力角20°、滚轮半径13.5 mm以及摆线式加速规律的凸轮机构并完成加工。基于该凸轮机构完成人造板在线图像采集并提取PSF函数以考察模糊改善效果,结果显示,与相机静止拍摄所得图像相比,同步拍摄得到的图像模糊长度显著降低,在速度0.05～1.2 m·s^(-1)范围内维持在±2像素以内,使图像中人造板及其缺陷近乎清晰。【结论】通过运动学仿真与试验相结合的方式验证了利用凸轮机构实现相机对移动人造板同步跟踪的可行性,有效解决了图像运动模糊问题,使得所拍摄图像人造板清晰度大幅提高,并可缓解传统图像处理耗时久的问题,为人造板表面缺陷在线检测创造了可能性, 展开更多

关键词 人造板 运动模糊 凸轮机构 表面缺陷 运动学分析

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基于线阵CCD的木材旋切单板带图像采集系统研究

18

作者 梁萍 程伟 《木材加工机械》 2008年第3期8-10,共3页

以木材单板为对象,利用线阵CCD组成的计算机视觉系统采集单板的图像,为单板裁剪的优化进行分级、分等以及自动控制提供技术支持。

关键词 木材单板 线阵CCD 图像 表面缺陷

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掺石粉改性仿木构件研究

19

作者 王伟 《建材世界》 2015年第4期73-75,共3页

为解决仿木构件表面孔隙偏多、早期强度偏低等问题,采用石粉替代部分水泥的方法进行试验研究。试验结果表明:当石粉掺量为20%时,可以有效地改善拌合物的工作性能和仿木构件表面缺陷,并提高仿木构件制品的早期强度,加快模具周转速率,提... 为解决仿木构件表面孔隙偏多、早期强度偏低等问题,采用石粉替代部分水泥的方法进行试验研究。试验结果表明:当石粉掺量为20%时,可以有效地改善拌合物的工作性能和仿木构件表面缺陷,并提高仿木构件制品的早期强度,加快模具周转速率,提高工作效率。 展开更多

关键词 石粉 仿木构件 表面缺陷 早期强度 工作性能

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基于OTSU算法与数学形态学的木材缺陷图像分割 被引量：26

20

作者 戴天虹 吴以 《森林工程》 2014年第2期52-55,共4页

在木材分选过程中,图像缺陷分割技术占有重要的地位,能否精确提取缺陷轮廓会直接影响到分选的准确率。本文讨论提取木材表面缺陷图像的方法,应用OTSU算法与数学形态学相结合的方法对缺陷图像进行分割,最终提取出缺陷边缘。实验表明,经过... 在木材分选过程中,图像缺陷分割技术占有重要的地位,能否精确提取缺陷轮廓会直接影响到分选的准确率。本文讨论提取木材表面缺陷图像的方法,应用OTSU算法与数学形态学相结合的方法对缺陷图像进行分割,最终提取出缺陷边缘。实验表明,经过OTSU算法和数学形态学进行图像分割,最后得到的木材缺陷图像更加清晰、连贯,提高了图像的可视性和准确性。 展开更多

关键词 OTSU算法 图像分割 数学形态学 木材表面缺陷图像

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