基于機器視覺的木材表面缺陷的在線檢測技術研究.pdf

1、基于機器視覺技術和模式識別理論的木材表面缺陷檢測技術，具有無損性、快速性、準確性和經(jīng)濟性等優(yōu)點，對鋸材等級分選、提高鋸材商品質(zhì)量和加速木材加工自動化具有非常重要的作用。
　　本文以蟲眼、死節(jié)、活節(jié)三種常見木材缺陷為研究對象，對木材表面缺陷的機器視覺檢測方法進行了深入的研究。主要內(nèi)容包括：木材表面缺陷預處理、圖像分割、特征提取、缺陷類型識別。
　　圖像預處理是第一步，根據(jù)木材表面圖像特點，增強銳化圖像，消除噪聲。圖像分割是木材

2、表面缺陷檢測的關鍵步驟，針對傳統(tǒng)Ostu算法和Renyi熵算法的不足，根據(jù)木缺陷這一自然紋理型事物，采用了小波重構方法對木材缺陷圖像進行分割，該方法應用小波基函數(shù)在較優(yōu)的分解級數(shù)上對紋理圖像進行分解，然后在較好的分辨率級數(shù)上正確選取平滑圖像或細節(jié)圖像來重建圖像，在重建圖像中，均勻紋理圖案被有效的移除，僅保留局部瑕疵區(qū)域。最后采用數(shù)學形態(tài)學工具，對分割后圖像進行了形態(tài)學后處理，加強了分割圖像的可視性和完整性，提高了缺陷提取的精確度。