【摘 要】
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在地板块生产过程 ,运用目测法根据地板块表面缺陷进行等级划分是效率低、工作强度在的二个环节,同时由于每个人的视觉差异常造成标准不统一,导致资源浪费.该文深度运用图象
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在地板块生产过程 ,运用目测法根据地板块表面缺陷进行等级划分是效率低、工作强度在的二个环节,同时由于每个人的视觉差异常造成标准不统一,导致资源浪费.该文深度运用图象处理技术、模式识别理论和人工神经网络理论,结合国家颁布的实木地板块等级标准在实验室条件下,建一套实木地板块的自动分等系统.在实验中对地板块正面缺陷进行识别并结合标准进行分等.实验选用桦木地板块建立了图象.该文以自动分等系统的实时性作为一个重要指标,在这个前提一选择了合理的图象处理方法;在分析各种缺陷的基础上确定了描述各种缺陷的统计特征.在硬件的实现上,采用多台计算机并行处理以及及把弯曲和髓心等缺陷提前识别的方法.在分等神经网络的训练中采用遗传算法,有效的防止了训练过程过程陷入局部最优.
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