基于骨架信息的木纖維形態(tài)檢測方法研究.pdf

1、在木材加工領域，木纖維制品的廣泛應用已經(jīng)成為一種趨勢，伴隨著其使用量的逐年遞增，人們對產(chǎn)品質(zhì)量及性能的要求也日益嚴格。研究表明，木纖維的形態(tài)特征對制成品的質(zhì)量影響最為直接，所以說探究適用于木纖維形態(tài)檢測的方法就顯得尤為重要。
　　骨架是一種降維的物體形態(tài)描述方式，利用骨架信息獲取木纖維形態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)對于實現(xiàn)林業(yè)智能化加工生產(chǎn)具有積極作用。由于傳統(tǒng)骨架提取算法普遍存在準確性與連通性之間難以平衡、易受邊界噪聲干擾等缺點，本文對傳統(tǒng)算法進

2、行優(yōu)化，提出了基于向量內(nèi)積的新型骨架提取方法，以圖形數(shù)據(jù)庫中的標準圖像作為實驗對象進行多角度驗證。首先對實驗圖像進行歐氏距離變換，以8-鄰域范圍內(nèi)邊界向量內(nèi)積值符號的變化次數(shù)作為衡量標準選取候選骨架點;再依據(jù)鄰近原則及回歸分析完成分支骨架的延伸處理。實驗結果表明，該算法能夠同時保證骨架的連通性和完整性，且定位準確，平均正確率達到92.96％。
　　為克服傳統(tǒng)纖維形態(tài)檢測方法成本較高、誤差較大、對人工的依賴程度高等缺點，本文提出了利

3、用骨架信息測量木纖維長度及卷曲程度的方法。將骨架長度近似看作是真實長度，根據(jù)兩端點坐標計算出投影長度，最終得出木纖維的卷曲指數(shù)。該方法有效避免了木纖維形態(tài)變化對長度測量準確性的影響，而且利用卷曲指數(shù)能夠量化表示木纖維的彎曲程度。另外，為彌補傳統(tǒng)纖維形態(tài)研究缺乏數(shù)學模型支持的不足，本文對骨架離散點做了函數(shù)擬合。實驗數(shù)據(jù)表明，運用多項式函數(shù)擬合木纖維形態(tài)模型是最為合理的，再依據(jù)擬合函數(shù)的一階導數(shù)信息能夠判斷出木纖維形態(tài)類別。
　　為最