【摘 要】
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表面缺陷检测在木材的选择和利用中具有重要作用。提出了一种基于木材表面图像的灰度和纹理特征的木材节子缺陷检测与定位方法。首先,将图像分成相同大小的子图,计算每个子块图像的灰度直方图,以灰度最大熵作为判断依据对各子块图像进行初步识别;然后利用局部二值模式算法提取初步识别结果中各子块图像的纹理特征,并使用支持向量机分类算法进行节子图像的精确识别;最后将识别为节子图像的各子块图像拼接起来,得到最终识别结果
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江临安311300
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表面缺陷检测在木材的选择和利用中具有重要作用。提出了一种基于木材表面图像的灰度和纹理特征的木材节子缺陷检测与定位方法。首先,将图像分成相同大小的子图,计算每个子块图像的灰度直方图,以灰度最大熵作为判断依据对各子块图像进行初步识别;然后利用局部二值模式算法提取初步识别结果中各子块图像的纹理特征,并使用支持向量机分类算法进行节子图像的精确识别;最后将识别为节子图像的各子块图像拼接起来,得到最终识别结果。实验结果表明,所提方法能够得到较好的识别结果。采用混淆矩阵作为评价标准时,识别准确率可达到95%。
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