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树木在人类日常生活中不可或缺,树木缺陷识别一直是学者探讨的重要课题。在树木腐朽早期,病变部位的电阻率会大大降低,但当树木病......
在木材表面缺陷识别过程中,能否精确提取缺陷轮廓是提高分选准确率的重要因素。采用分形理论和数学形态学进行板材缺陷图像分割和......
针对深度学习中的卷积神经网络算法,在木材无损检测过程中存在缺陷定位不准确、缺陷轮廓和边界信息不完整、识别精度需进一步提高......
木材在成材过程中,不可避免地会产生缺陷,严重影响了木材的质量、木材加工方法和生产工艺,所以木材缺陷识别具有非常重要的意义。......
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传统的木材缺陷无损检测技术存在着诸如识别精度不高、成本过高、操作过于繁琐的一系列问题,并且传统的检测方法对木材内部缺陷的......
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现有的应力波木材检测仪只能测定木材内部是否存在缺陷,无法对木材缺陷类型进行分类。笔者提出了一种结合应力波无损检测技术和支......
