基于顏色特征木材缺陷檢測的研究.pdf

1、隨著木材加工業(yè)的集約化發(fā)展,木材產(chǎn)品的生產(chǎn)量持續(xù)大幅度增長。在生產(chǎn)中,對木材表面加工質(zhì)量高水平的苛求,尤其是一致性的要求,使得傳統(tǒng)的人工檢測方式已經(jīng)難以勝任。顏色檢測存在于木材的生產(chǎn)、加工和應用的各個環(huán)節(jié)當中。對于工業(yè)化生產(chǎn)和應用,能夠?qū)崿F(xiàn)按顏色檢測木材缺陷是非常重要并具有深遠意義的。
　　 本文將討論計算機視覺技術在木材表面缺陷模式識別方面的最新發(fā)展。文中所述木材表面缺陷,指的是生產(chǎn)加工過程中,木材表面所出現(xiàn)的特殊的顏色和組織

2、、紋理變化。應用計算機視覺系統(tǒng),可以檢測出木材中出現(xiàn)的各種的缺陷。這個系統(tǒng)的核心,就是可訓練和感知的神經(jīng)元網(wǎng)絡。研究針對木材自身的特點,實現(xiàn)了對木材缺陷的顏色檢測。本文做了以下的研究。
　　 提出了木材缺陷顏色檢測的系統(tǒng)設計方案。并對系統(tǒng)組成、工作原理加以論證,介紹了其系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)組成部分及功能。
　　 研究了兩種木材缺陷分割方法。一種是基于HIS三分量獨立性的分割方法,提出首先將圖像轉(zhuǎn)化為HIS圖像,然后根據(jù)木材缺陷

3、特點,針對各分量單獨進行分割,最后融合處理后的分量,得到準確的分割缺陷。另一種是綜合使用邊緣檢測和區(qū)域生長的分割方法,在HIS顏色空間里,首先利用形態(tài)學梯度算子和閉合算子進行邊緣檢測和缺陷填充,有效地檢測出缺陷邊緣。在此基礎上,將代表區(qū)域分布的邊界線作為潛在的區(qū)域模型,自動獲取種子點進行區(qū)域生長,實現(xiàn)最后缺陷分割。
　　 研究了針對分割后的木材缺陷圖樣,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類識別。對處理后的分割圖樣,首先進行特征選擇和提取,構