木材表面缺陷相关论文
木材表面缺陷的检测对评定木材材质至关重要,进而决定了木材产品的使用价值和经济价值。若能精确又快速地检测出木材表面缺陷的种......
本文分析了基于CornerNet训练自己数据集的过程,包括数据标注、格式转换等,同时详述了损失函数的原理、实现及关键核心代码。最后......
为提高对木材表面缺陷图像分割的准确率,对木材表面缺陷图像采用传统GAC模型算法和改进GAC模型算法进行多组对比试验,与此同时研究......
随着木材加工业的集约化发展，木材产品的生产量持续大幅度增长。在生产中，对木材表面加工质量高水平的苛求，尤其是一致性的要求，使得传......
对板材表面缺陷图像进行多种特征提取。颜色特征选用了颜色直方图；形状特征主要基于最小外接矩阵，提取周长、面积、位置、矩阵和圆形......
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......
摘要：从现在神经网络在模式识别中的发展来看，针对大型的网络结构的优化问题和网络学习问题还有待进一步的解决和提高。因此，研究各种......
表面缺陷是影响木材利用率和安全性的关键因素之一,针对图像处理技术在木材表面缺陷检测中的应用与发展,首先简述应力波、超声波、......
木材表面缺陷的检测作为木材加工过程中的一道重要工序，对于提升木材产品的质量和提高木材加工业的经济效益有着十分重要的意义。基......
表面缺陷是影响木材利用率和安全性的关键因素之一,针对图像处理技术在木材表面缺陷检测中的应用与发展,首先简述应力波、超声波、......
木材表面缺陷图像的分割是木材表面图像处理中的基础性难题，针对这一问题提出了一种基于测地线活动轮廓模型的木材表面缺陷图像的分......
木材表面缺陷会严重影响木材的质量和使用价值，因此对木材表面缺陷图像分割的研究有利于提高木材的利用率。本文分别对红皮云杉含有......
为了提高木材的使用效率、避免由于木材缺陷造成生产故障,根据木材缺陷类型对其分类处理是一种有效的手段,但木材缺陷复杂多样且具......
针对木材表面缺陷的彩色图像，建立Markov随机场分割模型，采用EM法估计了模型参数，采用模拟退火算法（SA）和条件迭代算法（ICM）求解分割结果......
木材缺陷会降低其经济价值,造成资源浪费。机器视觉分割模型对木材表面缺陷进行检测处理可以提高利用率,为了研究不同纹理分割模型......
根据木材表面缺陷图像的自身特点,提出了基于灰度—梯度二维阈值向量的缺陷区域分割方法。该方法以灰度—梯度共生矩阵为模型,通过......
使用SLIC(简单线性迭代聚类)超像素图像分割方法将木材表面缺陷图像预分割,并从提高算法速度和自适应阈值2方面对超像素合并算法进......
对板材表面缺陷图像进行多种特征提取。颜色特征选用了颜色直方图;形状特征主要基于最小外接矩阵,提取周长、面积、位置、矩阵和圆......
针对木材表面的虫眼、结节和裂缝等缺陷,采用传统的人工检测人力成本较高,而采用图像处理技术提取的各种特征取决于人工经验,且受......
介绍了数学形态学的基本思想和运算。针对木材表面缺陷图像分割效果不完善的问题,提出基于数学形态学的图像后处理方法,包括应用数......
阐述了图像分割技术在图像处理及分析中重要意义，以及主要的图像分割技术。以木材表面缺陷为主要研究对象，利用微分算子边缘检测、最......
为了识别死节、活节、虫眼三种木材表面缺陷,采用Gabor变换和模糊C均值聚类进行缺陷分割;采用数学形态学运算对分割图像进行了后处......
根据木材表面缺陷图像的特点,结合主动轮廓线模型的优点,应用CV模型对木材表面缺陷图像进行分割,并利用数学形态学对分割图像进行......
树木在成长过程中会形成各种缺陷,严重影响木材的加工和企业经济效益。如果能准确的检测并去除木材缺陷,就可以确保对木材的合理利......
为了识别死节、活节和虫眼三种木材表面缺陷类型,本文采用高斯-马尔可夫随机场模型提取木材表面缺陷图像的纹理参数,结合缺陷区域......
为了解决当下我国木材加工过程中存在的人工检测木材质量效率低等问题,通过计算机的视觉技术,设计一种能够实施自动检测木材表面缺......
木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林......
针对木材表面存在纹理、凹凸结构、边缘颗粒和弱边缘等特点,对其直接运用Snake模型进行分割难以得到有效边缘提取,因此提出运用改......
针对木材缺陷这一自然纹理型事物,提出了一种基于灰度共生矩阵并结合模糊C均值聚类算法的纹理分割方法。对比了该方法与基于灰度-......
木材表面缺陷直接影响木材品质及其使用价值,表面缺陷的检测对于木材的科学利用具有十分重要的意义。目前大多数的木材表面缺陷检......
1概述计算机视觉技术是通过模拟人的视觉功能,对输入图象进行分析和理解的技术.它是在传统的图象处理和模式识别的基础上,伴随着计......
为了解决木材加工过程中人工检测木材表面缺陷效率低、检测质量差异大等问题，运用计算机视觉技术，设计一种实时在线自动检测木材表面......
系统仿真领域的研究难点和研究热点之一是对复杂系统进行仿真及建模研究。人工神经网络通过大量互连神经元之间连接权值的分布存储......
木材表面缺陷分割的研究能够有效提高木材的利用率，节约现有木材资源，缓解森林资源短缺的压力。为了更好地对板材表面的节子和虫眼进......
针对木材智能下料前期需要快速获取木材表面缺陷的位置以及类别信息的要求,基于数字图像处理技术,提出了一个组合算法用于木材表面......
基于计算机视觉技术和模式识别理论的木材表面缺陷检测技术，具有无损性、快速性、准确性和经济性等优点，对锯材等级自动分选、提高锯......
根据木材表面缺陷图像的特点,提出了基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的木材缺陷图像自动阀值化技术。并且利用形态学运算对......
为实现自动在线检测锯材表面钝棱和裂纹等缺陷,提出了一种全新的基于激光三角测距和计算机图像处理相结合的木材表面缺陷检测方法......
试验采用传统GrabCut算法和改进的GrabCut算法，针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表......
