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基于深度学习的木材死节缺陷图像分割方法 被引量：5
1
作者 程玉柱 李赵春 《木材加工机械》 2018年第5期10-13,共4页
深度学习是当前机器学习的研究热点之一,针对木材表面死节缺陷图像,提出一种基于自动编码器(Autoencoder,AE)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的深度学习图像分割方法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,对灰度图像进行分块,... 深度学习是当前机器学习的研究热点之一,针对木材表面死节缺陷图像,提出一种基于自动编码器(Autoencoder,AE)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的深度学习图像分割方法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,对灰度图像进行分块,同时将块变换成行向量,所有行向量组成矩阵并采用AE进行深度学习,通过设置多层深度学习结构,实现行向量维数约减。最后采用LSTM对约减后的死节和背景特征进行训练与测试并得到分类结果。试验结果表明,提出的算法的分割效果好,能很好地提取木材表面死节缺陷。 展开更多
关键词 深度学习 木材表面 死节缺陷 自动编码器 长短期记忆网络
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木材节子缺陷图像分割方法比较研究 被引量：5
2
作者 张浩然 东佳毅 +3 位作者 张岱 武登科 周鹏程 刘军 《林业机械与木工设备》 2020年第8期22-26,34,共6页
针对木材表面多种节子缺陷检测问题,进行了木材节子缺陷图像分割方法的比较研究。首先将RGB彩图灰度化,再依次通过GM算法、Cross entropy算法、ISO算法、Max entropy算法、OTSU算法、EM算法、K-means算法和Soft算法进行计算并得到各自... 针对木材表面多种节子缺陷检测问题,进行了木材节子缺陷图像分割方法的比较研究。首先将RGB彩图灰度化,再依次通过GM算法、Cross entropy算法、ISO算法、Max entropy算法、OTSU算法、EM算法、K-means算法和Soft算法进行计算并得到各自的分割图,同时对RGB彩图进行人工分割,得到作为标准的人工分割图。对每种算法的分割图进行jaccard、dice、bfscore三种标准评价算法处理,得到各算法的3种评价结果,再通过比较选取图片最佳的分割方法。试验结果表明,连续最大流算法(GM算法)分割效果最优,最大熵分割算法(Max entropy算法)效果最差,其他六种算法效果介于二者之间。 展开更多
关键词 木材节子缺陷 方法比较 人工分割 图像分割
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基于双向2DPCA与SVM的木材死节缺陷图像分割算法 被引量：5
3
作者 程玉柱 《林业机械与木工设备》 2018年第12期61-63,77,共4页
针对木材的死节缺陷,提出了一种双向2DPCA(二维主成分分析法)与SVM(支持向量机法)的木材缺陷图像分割算法。首先将RGB彩图灰度化,并将其灰度图分解成互不重叠的子块,然后采用双向2DPCA分别对子块的行、列方向进行特征提取,实现子块的维... 针对木材的死节缺陷,提出了一种双向2DPCA(二维主成分分析法)与SVM(支持向量机法)的木材缺陷图像分割算法。首先将RGB彩图灰度化,并将其灰度图分解成互不重叠的子块,然后采用双向2DPCA分别对子块的行、列方向进行特征提取,实现子块的维数约减,最后将约减后的子块矩阵变换成行向量,利用SVM对图像表面死节和背景的行向量进行训练和测试,获取死节缺陷。试验结果表明,该算法目标定位能力强,能很好地实现木材缺陷图像分割,SD、Dice、ER、NR指标分别为86. 43%、92. 72%、15. 32%、0. 33%。 展开更多
关键词 双向2DPCA SVM 死节缺陷 图像分割
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木地板表面死节缺陷图像检测方法
4
作者 陆俊羽 郭康乐 +2 位作者 严飞 马骁昱 程玉柱 《林业机械与木工设备》 2021年第2期44-48,共5页
针对室内装饰实木地板表面死节缺陷,提出一种基于多通道大津法(Otsu)与加权Chan-Vese(CV)模型的实木地板死节缺陷图像检测算法。首先,输入RGB彩色图像并提取R、G、B三颜色通道,分别对三通道进行Otsu阈值分割,将三通道二值图进行或运算,... 针对室内装饰实木地板表面死节缺陷,提出一种基于多通道大津法(Otsu)与加权Chan-Vese(CV)模型的实木地板死节缺陷图像检测算法。首先,输入RGB彩色图像并提取R、G、B三颜色通道,分别对三通道进行Otsu阈值分割,将三通道二值图进行或运算,得到初始水平集;然后,将三通道的数据项进行加权,与正则化项一起构成能量泛函,进行曲线演化;最后,采用加权CV模型进行水平集迭代计算,得到木地板死节缺陷。试验结果表明,提出的算法能充分利用各通道的优点,提高分割效果。 展开更多
关键词 实木地板 死节缺陷 OTSU 加权CV分割
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一种基于GoogLeNet卷积神经网络的木节缺陷识别方法 被引量：19
5
作者 高明宇 倪海明 +3 位作者 张博洋 陈剑峰 戚大伟 牟洪波 《森林工程》 北大核心 2021年第4期66-70,共5页
为了能够对木节缺陷进行准确识别,减少木材的浪费,本研究在Pytorch深度学习框架的基础上,提出一种基于GoogLeNet卷积神经网络的木节缺陷识别方法。该方法利用GoogLeNet网络对朽节、干节和死节等7种云杉木节缺陷的RGB图像进行自动提取特... 为了能够对木节缺陷进行准确识别,减少木材的浪费,本研究在Pytorch深度学习框架的基础上,提出一种基于GoogLeNet卷积神经网络的木节缺陷识别方法。该方法利用GoogLeNet网络对朽节、干节和死节等7种云杉木节缺陷的RGB图像进行自动提取特征,不需要对图像进行预处理,即可实现分类识别,采用全局平均池化的方法来代替全连接层,减少网络的参量。同时为了防止网络的过拟合,在网络中使用Dropout机制。实验结果表明,利用该卷积神经网络对7种木节缺陷的识别率可以达到95.42%,在木节缺陷图像处理中,GoogLeNet模型能准确有效地识别木节缺陷。 展开更多
关键词 卷积神经网络 GoogLeNet 木节缺陷图像 缺陷识别
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改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究 被引量：9
6
作者 王阿川 曹军 +1 位作者 于琳瑛 戴天虹 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第5期164-167,206,共5页
分析了木材节子缺陷图像的特点,将彩色图像作为一个整体的图像进行处理,保护了彩色图像信息的特性,提出了一种基于AOS的扩展C-V矢量模型及背景填充耦合的木材节子缺陷彩色图像分割算法。对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集... 分析了木材节子缺陷图像的特点,将彩色图像作为一个整体的图像进行处理,保护了彩色图像信息的特性,提出了一种基于AOS的扩展C-V矢量模型及背景填充耦合的木材节子缺陷彩色图像分割算法。对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集矢量图像分割模型进行了改进,使分割速度得到了提高;用AOS算法改进了原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。实验结果表明该方法可以较好地实现对木材死节、活节和虫眼等缺陷的彩色图像分割,也可实现对单板多节子缺陷彩色图像的分割,为木材缺陷边缘检测提供一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 木材缺陷 扩展C-V彩色模型 加性算子分裂(AOS)算法 单板缺陷分割 背景填充
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基于空气耦合式超声波的锯材节子缺陷检测 被引量：5
7
作者 蒋昊 蔺陆军 +2 位作者 郑红平 周德全 方益明 《木材工业》 北大核心 2019年第1期46-49,共4页
针对锯材的节子缺陷,基于空气耦合式超声波的传输系数与待测样本密度之间的关系,探索了空气耦合式超声波的节子缺陷检测新方法,并采用自行研制的空气耦合式超声波检测仪对杉木锯材试样进行检测,结果表明,空气耦合式超声波技术不仅能检... 针对锯材的节子缺陷,基于空气耦合式超声波的传输系数与待测样本密度之间的关系,探索了空气耦合式超声波的节子缺陷检测新方法,并采用自行研制的空气耦合式超声波检测仪对杉木锯材试样进行检测,结果表明,空气耦合式超声波技术不仅能检测出锯材表面可见的节子缺陷,也可以有效检测不可见的内部节子缺陷。 展开更多
关键词 空气耦合式超声波 木材无损检测 节子缺陷 C扫描成像
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