基于色彩识别特征的柳杉锯材表面活节和死节的机器视觉识别系统．

利用色彩特征信息开发了柳杉锯材表面活节和死节的机器视觉自动识别系统.该系统由3部分组成:CCD工业摄像图像采集硬件系统、缺陷检出的图像处理模块和基于识别规则的缺陷识别模块.潜在缺陷区域可由大津自动阈值分割算法结合T-检验来完成,活节和死节的检出率分别为92.6%和97.1%.基于2个形状识别特征和6个色彩识别特征构建了缺陷的识别规则,利用构建的识别规则可实现活节和死节的识别率分别为92.0%和94.1%.系统整体检测准确率为87.6%,此结果表明基于识别规则的彩色机器视觉自动识别系统是检测柳杉锯材表面活节和死节的一个有效手段.     

木材表面缺陷特征轮廓提取算法研究

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。     

基于颜色直方图和LBP-TD算子的木板材节疤缺陷区域检测

提出一种基于颜色和纹理信息的木板材表面节疤缺陷区域检测方法。首先,根据木板材表面图像中正常区域和缺陷区域的颜色差异,通过颜色直方图自动获取缺陷区域的种子点;然后,提出一种纹理扩散算法,它从种子点出发,基于图像局部纹理特征搜索缺陷区域的边缘。此外,改进了局部二进制模式算子,提出一种LBP-TD算子以更好地适应纹理扩散。实验结果表明:针对各种常见的木板材节疤缺陷,当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理存在较明显差异时,无论木纹本身是否规则,本文方法都能准确地检测出木板材节疤缺陷的区域;而当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理的差异均不明显时,本文方法仍能检测出缺陷区域的大致轮廓。数据对比显示了本文方法的误检率要低于传统的OTSU法。      

基于激光扫描成像技术的锯材裂缝和孔洞缺陷的机器视觉识别系统

作为锯材表面常见缺陷的裂缝和孔洞,其共同特点在于所在部位厚度尺寸相较于正常材而言要小. 利用激光扫描技术形成了待检测材面的轮廓信息,把激光位移传感器输出的轮廓距离信息转换成图像的灰度值而形成轮廓图像. 根据裂缝和孔洞缺陷的形状特征,在统计的基础上提取了裂缝和孔洞缺陷的4个识别特征,并在此基础上开发了用于裂缝和孔洞缺陷识别的8条规则. 结果表明,所开发的基于激光扫描成像技术的锯材裂缝和孔洞缺陷的视觉识别系统不仅可以正确表征裂缝和孔洞等厚度缺陷信息,而且能够精确地定位和分类上述缺陷.     

Defective region detection for wood based on color histogram and LBP-TD operator.

提出一种基于颜色和纹理信息的木板材表面节疤缺陷区域检测方法。首先,根据木板材表面图像中正常区域和缺陷区域的颜色差异,通过颜色直方图自动获取缺陷区域的种子点;然后,提出一种纹理扩散算法,它从种子点出发,基于图像局部纹理特征搜索缺陷区域的边缘。此外,改进了局部二进制模式算子,提出一种LBP—TD算子以更好地适应纹理扩散。实验结果表明：针对各种常见的木板材节疤缺陷,当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理存在较明显差异时,无论木纹本身是否规则,本文方法都能准确地检测出木板材节疤缺陷的区域;而当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理的差异均不明显时,本文方法仍能检测出缺陷区域的大致轮廓。数据对比显示了本文方法的误检率要低于传统的OTSU法。     

基于空频变换的木材缺陷图像分割

针对木材缺陷这一自然纹理型事物,为了提取出其缺陷目标部分,进行下一步的分析和识别,采用一种空频变换方法对缺陷图像进行分割。选取虫眼、死节、活节3类木材缺陷图像样本各50个,构造一组多通道的Gabor滤波器对缺陷图像进行滤波,并提取出图像的多方向Gabor能量特征。最后结合模糊聚类算法和数学形态学后处理操作对缺陷图像进行了成功的分割。实验结果表明,此方法对3种木材缺陷图像的平均分割正确率分别达到了95.81%、94.58%、96.52%,证明了该方法的有效性。     

基于改进C-V模型的木材表面缺陷图像分割

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。      

基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与OpenCV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。      

基于纹理特征和神经网络的图像识别

图像特征是用来区分图像内部最基本属性或特征的,它包括了几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等,在这些特征中纹理特征理解过于复杂,至今尚未有一个大家都认同的定义,从而也就使得纹理分析变得很困难。该文主要研究图像的分类识别,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取。以8位灰度图为研究对象,依次对图像进行4个方向(0°、45°、90°、135°)的扫描,并分别建立灰度共生矩阵,从而提取纹理特征参数,然后建立BP神经网络模型,用提取的纹理特征值,来训练BP神经网络模型,使网络模型能够识别图像的内容。此文提出了用纹理特征训练神经网络的方法来识别图像,研究结果表明,纹理是图像分析中一个非常重要的特征,所提取的图像特征是描述图像相当有效的参数。     

基于VC++的植物种类模式识别系统研究

应用Microsoft Visual C++6.0的MFC (Microsoft Foundation Classes)类库,设计了一套基于叶片图像的植物种类自动识别系统.用户可以在设定好的人机操作界面上进行自行操作,导入预先采集好的叶片图像,进行图像增强及特征值计算,提取出几何特征参数、形状特征参数及纹理特征参数一同...     

改进BSCB与样本块耦合的单板节子缺陷图像修补算法

分析了我国旋切单板生产过程中对单板节子缺陷挖补上存在的问题,提出了将图像修复理论、方法应用于单板节子表面缺陷图像的自动修补中,以提高旋切单板生产过程的自动挖孔补节智能化水平。针对BSCB算法在单板节子表面缺陷图像修复上存在的不足,提出了一种新的BSCB改进算法,使其在单板节子图像结构修复上得到比较好的效果。但是该算法对单板节子区域较大、节子周围纹理比较多的情况,修复效果不是很好。为此,又提出了将改进后的BSCB算法与基于样本块的图像修复算法相耦合的单板节子缺陷图像修复新方法,实现了对旋切单板节子缺陷图像的结构和纹理部分的修复,并通过数值实验验证了该方法的有效性。     

木材动态弹性模量测量中节子对于应力波传播的影响

为了探讨振动法测量木材动态弹性模量时应力波波速的差异性,以油松、马尾松和杉木的锯材为试验材料,通过横向振动测量与纵向敲击法测量,研究其节子对木材应力波传播速度和弹性模量的影响。结果表明:随着节子质量的增大,引起纵向振动频率减小,应力波波速减小;在节子总质量不变的情形下,节子数量越多,应力波波速也越小;节子尺寸大小与应力波波速成反比,节子质量越大,应力波波速越小。木材节子影响了应力波波速及弹性模量,也影响了木材自身的品质。