基于局部二值差异激励模式的木材缺陷分类

论文摘要

针对木板表面裂缝和矿物线的区分问题,提出一种基于局部二值差异激励模式（LBDEP）的方法。首先经预处理分割潜在缺陷区域,然后通过几何参数筛选呈线状的裂缝和矿物线。接着基于LBP与韦伯定律,建立反映图像纹理结构位置与差异激励关联关系的LBDEP直方图。最后提取LBP和LBDEP直方图特征,并融合特征数据,形成的特征向量作为SVM分类器的输入用于缺陷分类。提出的两种特征提取方法分别为"H-chi-square"法和"H-PCA"法,均在自建的数据集上进行了评估。结果显示,在两种特征提取方法下,本文算法分别获得了93. 7%和95. 8%的Recall,及95. 0%和96. 5%的Precision。与相似研究相比,Recall和Precision分别至少提高了3%和5%,且算法耗时均为毫秒级别,表现出方法的优势和有效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李绍丽,苑玮琦,杨俊友,李德健

关键词: 木材缺陷,裂缝,特征提取,局部二值差异激励模式

来源: 仪器仪表学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,农业科技,信息科技

专业: 轻工业手工业,林业,计算机软件及计算机应用

单位: 沈阳工业大学,辽宁省机器视觉重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(61271365)资助

分类号: S781.5;TP391.41

DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1905194

页码: 68-77

总页数: 10

文件大小: 508K

下载量: 89

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