一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。     

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。      

灰度直方图在木材表面缺陷检测中的应用

提出了一种基于灰度直方图检测木板材表面缺陷的方法。对图像以4×4像素块作25级灰度直方图分析,根据灰度直方图统计中是否有颜色突变来判别木板材是否存在缺陷。缺陷图片在直方图中表现出双峰特征,利用次波峰确定缺陷部位,但判别时应排除杂色与纹理因素的干扰。比较次波峰与主波峰的值来消除木材杂色所产生的影响,即当差值大于1/10时,次波峰代表缺陷颜色。与此同时,借助于直方图修正排除纹理因素造成的干扰。该方法能有效地识别缺陷图像与正常图像。     

基于CT图像板材节子边缘检测的研究

板材CT图像的边缘提取是实现板材三维重建的关键步骤。针对板材CT图像低对比度、低动态范围、板材缺陷边缘提取困难等问题,采用数学形态学方法对板材二值化处理后的图像进行边缘提取,并与传统的Sobel、Prewitt、LoG和Canny算子对原始板材CT图像边缘提取效果进行对比。结果表明,这种方法能较好地检测出板材节子的边缘信息,提取的边缘清晰完整,准确性较高,能为后续的板材CT图像三维重构奠定基础。     

不同砂光量下展平竹板硬度及回弹率研究

竹材是粘弹性材料,在载荷条件下会产生弹性变形。以毛竹展平板材为研究对象,研究不同的竹材表面砂光量对其硬度以及卸载后对竹壁回弹率的影响。研究结果显示,随着展平竹板表面砂光量的增大,硬度先有上升的趋势,在砂光量为0.5 mm达最大值后逐渐降低;竹壁的回弹率随着表面砂光量的增大而逐渐降低,在砂光量为1.5 mm后下降趋势变缓;同时,竹壁的回弹率也随着卸载后陈放时间的延长而逐渐增大,但是增大趋势逐渐趋缓。     

残差神经网络模型在木质板材缺陷分类中的应用

以虫眼、活节、死节3种缺陷的板材为研究对象,建立了小型样本库,采用数据增强方法,对图片进行旋转、平移、尺度变换、灰度变换等方式处理,使样本库扩容到10687张图片,其中7480张图片作为训练集、2137张图片作为验证集、1070张图片作为测试集;应用超分辨率测试序列(VGG)网络模型、谷歌网络模型(GoogLeNet)、残差神经网络模型(ResNet)对木质板材表面缺陷进行分类,依据分类精度,遴选识别效果较好的木质板材缺陷分类方法.结果表明:残差神经网络模型在不同的卷积层时分类精度均在80％以上,而改进的残差神经网络模型在模型结构为50层时的分类准确率高达98.63％,模型能较好地适用于木质板材表面缺陷分类.     

水工混凝土表面质量缺陷原因分析及处理方法

水工混凝土表面质量缺陷是水利工程施工中普遍存在的通病,在混凝土缺陷处理之前,要分析混凝土产生缺陷的原因,相应的制定处理方案。本文对水工混凝土中常见的一些表面质量问题产生原因进行了探讨分析,并针对具体情况提出了一些补救和控制的措施。     

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。      

棉花枯萎病菌的营养体亲和性

利用氯酸钾毒性，诱变棉花枯萎病菌产生砂酸盐利用缺陷型突变体（ｎｉｔ）。在４８５个ｎｉｔ突变体中，生理表现型以ｎｉｔＡ为最多，ｎｉｔＢ和ｎｉｔＣ次之，ｎｉｔＤ极少。不同生理表现型之间的互补关系复杂，对１０７个菌株的突变体间进行营养体亲和性的结果表明，９５个菌株属于同一个营养体亲和群ＶＣＧ１，６个菌株属于ＶＣＧ２，另有２个菌株为单菌株亲和群。     

对建立以人为本的高校教学管理制度的思考

指出了现行高校教学管理中的制度性缺陷，分析了产生这些缺陷的原因，就此提出建立以人为本的高校教学管理制度的一些建议。     

层积材家具造型设计初探

单板层积材作为一种新型的板材类型,性能优良,可以弥补速生材的缺陷。本文从单板层积材优良的性能出发,以挖掘单板层积材设计不同家具造型的途径为目的,从点、线、面、体、色彩等方面提供一些可行性方案。     

兴安落叶松材干燥方法的研究

本文主要研究了兴安落叶松板材的干燥方法:汽蒸高温脱脂干燥——常规干燥方法和汽蒸高温脱脂干燥——真空干燥方法。试验结果表明:汽蒸高温脱脂干燥(干、湿球温度100℃,汽蒸时间9—10 h)对落叶松板材的脱脂,效果良好。采用以上两种干燥方法干燥50 mm厚落叶松板材,二者的干燥质量及干燥速度相近,均能大大缩短干燥时间,消除了落叶松板材易开裂缺陷。由于真空干燥设备复杂,干燥成本高,建议推广采用汽蒸高温脱脂干燥——常规干燥方法干燥落叶松板材。     

基于PSO优选特征的实木板材缺陷的压缩感知分选方法

针对实木板材表面缺陷的复杂性与随机性,提出了一种快速、准确的识别方法。首先,对实木板材表面图像进行3级双树复小波分解,提取低频子带、高频子带、原图像的均值、标准差和熵,共40维特征向量;然后,运用粒子群算法(PSO)优选出20个关键特征;最后,采用压缩感知理论将优选后的特征向量作为样本矩阵列,构建训练样本数据字典,通过最小残差完成缺陷识别。对4类柞木样本进行了仿真实验,活结、死结、虫眼、裂纹的分类正确率分别为93.3%、86.7%、100%和93.3%,结果表明:双树复小波良好的方向性能够表达实木板材表面复杂的信息;基于粒子群算法的特征选择能够提高分类效率;压缩感知分类器与传统分类器相比,具有结构简单、分类精度高的特点。      

空心刨花板平压成型技术初探

针对现有挤压空心刨花板纵向强度低、刨花规格要求高等缺陷,以不同规格的刨花、板材实体密度和空心孔距作为影响因素,采用平压成型的方式试制30 mm厚的空心刨花板,并对板材主要物理力学性能进行测试和分析。研究表明:采用平压成型方式制造空心刨花板是可行的,能有效地提高空心刨花板的纵向强度。本试验范围内:1细杆状刨花压制的板材力学性能最好;2实体密度越大板材的静曲强度越大,实体密度0.70 g·cm-3板材静曲强度为实体密度0.50 g·cm-3板材静曲强度的近3倍;3空心孔距越大板材的静曲强度越大。实体密度0.70 g·cm-3,空心孔距20 mm,细杆状刨花,压制的空心刨花板纵向静曲强度达到8.24 MPa。     

异步轧制AZ31镁合金板材的组织性能研究

采用异速比为1．05的异步轧机，在600K和650K温度下，对AZ31镁合金进行道次压下量分别为5％，10％及20％的异步轧制，并将所得板材与同步轧制板材进行对比．实验结果表明：异步轧制不能从本质上改变AZ31镁合金的基面织构组分，但能在一定程度上削弱（0001）基面织构；异步轧制能减少镁合金板材中的孪晶并促进动态再结晶的发生，使板材的晶粒组织细化和均匀化，从而提高镁合金的塑性变形能力，与同步轧制板材相比，异步轧制板材的室温强度稍有降低，但轧向与横向延伸率均提高了约33％。     

预处理对高应变速率轧制镁合金板材组织均匀性和力学性能的影响

传统的镁合金板材加工技术存在生产效率低、成本偏高和成形性能不够理想等局限.本论文采用高应变速率轧制对AZ31镁合金进行轧制，对比研究了两种预处理方法对板材组织性能的影响.结果表明，高应变速率轧制是获得具有细小晶粒组织和良好综合力学性能的镁合金板材的有效手段.经过预变形+均匀化的预处理，高应变速率轧制板材的组织均匀性得到很大的提高，终轧板材内分布着极均匀的细小晶粒组织，其平均晶粒尺寸为2.3 μm.由于组织均匀性的提高，板材塑性得到进一步提高，其室温伸长率可达28%.     

基于近红外光谱技术的针叶材板材表面节子缺陷检测

为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外光谱仪获取北美黄杉Pseudotsuga menziesii,铁杉Tsuga chinensis,云杉Picea asperata,白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭叶松Pinus contorta-冷杉Abies laciocarp a(SPF)等4种板材的近红外光谱(1 000~1 650 nm),比较了光谱预处理方法、建模方法对节子识别的影响,并首次对多种针叶树材进行了节子识别的适应性研究,随后引入一种新的变量选择方法即随机青蛙算法用于优选节子检测的特征波长,在此基础上建立了板材节子识别的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。结果显示:一阶导数光谱预处理结合LS-SVM所建混合树种板材节子识别模型性能最优。随机青蛙算法提取了8个特征波长变量,仅占全波段变量的1.23%,所建简化模型效果最好。该模型对测试集的敏感性、特异性和识别准确率分别为98.49%,93.42%和96.30%。近红外光谱技术结合化学计量学方法可以对针叶材树种板材的表面节子进行快速准确检测,随机青蛙算法是提取板材表面节子缺陷特征的有效方法。该结果可为下一步搭建木材节子快速检测系统提供技术支撑。     

水工混凝土裂缝原因分析及处理措施

在混凝土工程施工过程中,由于原材料、配合比、操作、工艺、技术等原因,使混凝土结构物产生一些质量问题,如气泡、麻面、蜂窝、孔洞、露筋、裂缝等。施工中发生质量缺陷应及时处理或返工重做,若因特殊原因使得工程个别部位或局部发生达不到技术标准和设计要求,且未能及时进行处理的工程质量缺陷,应将缺陷产生的部位、产生的原因、对工程安全性、使用功能     

数控实木门砂光机横向砂光组件的设计与优化

为了解决实木门砂光效率低和质量不理想的问题,笔者设计了数控实木门砂光机。本研究首先对砂光机的整体结构进行设计,阐述砂光机的工作原理。其次,以横向砂光组件砂光过程中产生砂削力及所受载荷为例,建立相对应的数学模型,并进行了分析计算,完成横向砂光组件设计研究。最后,以分析计算的横向砂光组件砂光过程中所受砂削力及负载为基础,对横向砂光组件连接架进行静力学分析,获得相对应的应变云图、应力云图及变形云图,对横向砂光组件的力学性能进行校核并对其结构进行优化;通过模态分析,获得连接架前4阶的固有频率和振型,对横向砂光组件砂光过程中的的振动稳定性能进行检验,证明其结构的准确性。