【摘 要】
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虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果
【机 构】
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西南林业大学机械与交通学院,西南林业大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金:高原气候条件下木材持续承弯能力及其变迁机制的研究(31960291),云南省教育厅重点基金:基于视觉对公路网络中的违规车辆监控跟踪系统研究(501001)。
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虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果表明,采用OTSU算法分割和数学形态学相结合的方法可以很好地提取木材表面缺陷特征,用sobel算子能够提
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