结合深度学习与Hough变换的等长原木材积检测系统 |
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作者姓名: | 林耀海 赵洪璐 杨泽灿 林梦婷 |
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作者单位: | 福建农林大学计算机与信息学院,福州350002;智慧农林福建省高等学校重点实验室(福建农林大学),福州350002;福建农林大学计算机与信息学院,福州350002 |
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基金项目: | 福建省自然科学基金资助项目(2018J01645);福建农林大学大学生创新创业训练计划项目(201910389081,201910389288,201910389289)。 |
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摘 要: | 针对成捆堆放的原木端面图像,利用机器视觉方法开发一个材积检测系统,算法的鲁棒性和系统应用的方便性是两个关键难点。为了解决上述问题,实现原木材积自动化检测,设计并开发了结合深度学习与Hough变换的等长原木材积检测系统。首先,在对训练样本做了旋转、调整曝光度、加噪声等提高模型鲁棒性的预处理后,使用YOLOv3?tiny卷积神经网络对原木端面图像进行目标检测,计算得到每一个原木端面对应的目标区域;其次,在对目标区域计算边缘并去除目标区域中心噪声边缘后,利用Hough变换圆检测算法计算原木端面轮廓的准确直径;最后,开发了操作简捷方便的用户界面,根据用户输入的一个原木轮廓径级校准信息和长度,即可实现图中所有原木的材积检测。本系统在多种原木端面图像上,包括端面完好、端面伐痕、端面霉变、环境复杂等情景进行实验验证,系统真检率为98.79%,误检率为0.602%。结果显示本系统在各种复杂原木端面图像上具有很好的鲁棒性,同时为了兼容深度学习算法与用户界面设计,本系统在PyQt5核心库上实现了操作界面,其操作简洁、使用方便。
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关 键 词: | 原木材积检测 Hough变换 圆检测 深度学习 目标检测 YOLOv3-tiny |
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