2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、木材表面缺陷檢測(cè)是多學(xué)科交叉的技術(shù),該技術(shù)對(duì)木材生產(chǎn)領(lǐng)域及其深加工等多方面有著較高的應(yīng)用價(jià)值。論文主要圍繞分形理論對(duì)木材表面缺陷檢測(cè)進(jìn)行了深入研究。通過將分形理論、小波多分辨率分析以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合,研究了木材表面缺陷的紋理分割、特征提取、模式識(shí)別問題。 紋理分割是圖像處理的重要問題。論文主要針對(duì)傳統(tǒng)表面缺陷分割方法的不足,提出了基于分形參數(shù)的木材表面缺陷分割方法,并針對(duì)分形參數(shù)計(jì)算方法的缺點(diǎn)做了相應(yīng)改進(jìn),提出了

2、增容矩陣的計(jì)算方法。 特征量的提取直接影響木材缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的識(shí)別率。本文將木材缺陷圖像進(jìn)行了二維小波二層分解后,對(duì)單支重構(gòu)的八幅圖像計(jì)算了自相關(guān)分形維數(shù),并與未分解前缺陷圖像的自相關(guān)分形維數(shù)共同構(gòu)成模式識(shí)別的特征量。針對(duì)這九個(gè)特征量的均值和均方差值做了分析,結(jié)果表明不同缺陷類別的分形維數(shù)有較好的分布性,用這些特征參數(shù)描述木材表面缺陷是可行的。 本文以小波多分辨率下自相關(guān)分形維數(shù)作為木材缺陷類型識(shí)別的特征量,以?shī)A皮、腐朽、

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