基于形态学重构的实木地板缺陷分割方法研究

针对传统区域生长方法中,由于噪声种子存在及种子点单步邻域搜索所导致的分割时间长、检测精度低的问题,提出基于形态学重构的实木地板在线缺陷分割方法。方法首先定义不同阈值下的两幅模版图像,其中低阈值图像用于种子优化,高阈值模版用作种子膨胀生长;通过定义腐蚀终止准则,完成低阈值图像下的缺陷骨架提取;运用去毛刺操作,最终实现缺陷骨架内的种子点优选;然后,运用测地膨胀,结合高阈值模版,完成板材缺陷区域的快速生长;最后,应用孔洞填充、去毛刺优化边缘,实现缺陷目标的提取。实验分别在像素512*512、256*256和128*128下进行,通过与传统区域生长方法的比较,表明方法实现了缺陷区域的准确分割,分割速度与精度能够满足地板在线分选要求。     

梯度算子与灰度阈值融合的实木地板节子识别方法研究

实木地板表面节子的存在直接影响其质量与等级。针对节子区域与周边存在差异,传统边缘检测方法存在漏检、误检的问题,提出了一种新的边缘检测融合算法。算法首先对原图像分别进行灰度与阈值处理,然后对两幅图像进行梯度运算,并对结果进行操作;最后运用形态学方法得到节子边缘。研究证明,该融合算法保证了节子提取的完整性,可提高节子的识别率。