【摘 要】
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针对木材活节、死节、虫眼等缺陷图像的检测问题,本文提出了一种基于深度学习的木材缺陷图像检测方法。首先,通过对Faster-RCNN网络进行训练,得到了可以对木材缺陷定位和识别
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,扎兰屯职业学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金(No.C201414);哈尔滨市优秀学科带头人基金项目(No.2014RFXXJ040)~~
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针对木材活节、死节、虫眼等缺陷图像的检测问题,本文提出了一种基于深度学习的木材缺陷图像检测方法。首先,通过对Faster-RCNN网络进行训练,得到了可以对木材缺陷定位和识别的检测模型;然后,应用NL-Means方法对图像进行去噪,通过线性滤波、调整对比度和亮度实现图像增强;再对图像进行二值化处理,根据像素值差异提取缺陷边缘特征点集,实现了对木材缺陷的精细分割;最后,对椭圆拟合方法进行了改进,实现了对木材缺陷边缘点集的椭圆拟合,提供了新的木材缺陷加工方案。实验结果表明,该算法具有较好的木材缺陷定位和分类能
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