基于特征融合與壓縮感知的實木地板缺陷檢測方法研究.pdf

1、在林業(yè)加工產(chǎn)品中，實木地板有廣闊的銷售市場，但地板表面的缺陷是影響其銷售結(jié)果的重要因素。我國傳統(tǒng)的人工視覺檢測方法效率低、成本高，對地板等級評定時主觀性強，不適用于現(xiàn)代化生產(chǎn)的發(fā)展要求?；谔卣魅诤吓c壓縮感知的實木地板缺陷檢測方法提高了實木地板檢測的自動化水平，豐富了缺陷檢測識別的方法，具有顯著的理論研究和實際應(yīng)用價值。
　　本文以實木地板表面缺陷的活節(jié)、死節(jié)和裂紋這三類主要缺陷為研究對象進(jìn)行研究。首先通過地板圖像采集系統(tǒng)獲得一定

2、量實木地板表面缺陷的圖像，為后續(xù)研究提供研究材料。通過圖像縮放、圖像灰度增強和圖像中值濾波平滑等預(yù)處理操作降低的圖像的處理數(shù)據(jù)量，削弱了實木地板表面紋理噪聲的影響。通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分割算法將缺陷部分分割出來。提取幾何與區(qū)域特征、紋理特征和不變矩特征三大類共25個具體特征，按主成分分析法和線性降維法進(jìn)行特征融合降維。最后基于壓縮感知理論設(shè)計出壓縮感知分類器進(jìn)行缺陷的分類。針對在線分類實時性與精準(zhǔn)性的要求，將壓縮感知分類器與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

3、器進(jìn)行對比，驗證分類器設(shè)計的合理性。通過特征融合分類與特征降維分類實驗和特征不處理分類實驗與特征按方差處理分類實驗進(jìn)行對比，測試了壓縮感知分類器的實際分類性能。在分類性能測試實驗中，選取20幅活節(jié)、20幅死節(jié)、10幅裂紋三類缺陷共50幅樣本圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建特征字典;同樣，選取20幅活節(jié)、20幅死節(jié)、10幅裂紋三類缺陷共50幅樣本圖像進(jìn)行分類實驗。缺陷特征融合法的分類時間為46.267ms，分類精度為92％;缺陷特征降維法的分類時間為4