基于計算機視覺的木質(zhì)板材缺陷檢測研究.pdf

1、縱觀板材加工的發(fā)展史，小到擺件木雕，大到氣勢磅礴的木式建筑群，板材由于本身表面天然優(yōu)美的紋理及光彩艷麗的色澤使其在大量行業(yè)中得以使用。近年來由于人們對于特殊紋理、氣味等材質(zhì)的追捧，一些特殊紋理和較為稀有的樹種的經(jīng)濟價值直線上漲，同時也帶動了整個板材加工業(yè)的發(fā)展，然而板材的質(zhì)量檢測一直是決定板材價值的第一前提要素。隨著板材加工量的提升，人為檢測識別的工作量也隨著加大，帶來的人工費用、感官疲勞、工作效率、情緒等影響檢測的因素也隨之增加，因而

2、使用計算機視覺檢測作為了一種新的檢測手段。
　　本文研究是基于計算機視覺對木質(zhì)板材進行檢測，在獲取板材圖像信息后，根據(jù)圖像信息研究板材缺陷的分割提取算法。通過對板材缺陷圖像的特征信息進行研究，研究了兩類基于不同圖像特征的缺陷分割算法。
　　在灰度圖像為背景的前提下，利用閾值分割方法，研究了兩種使用閾值分割算法:第一種是基于無缺陷標準模板的板材缺陷圖像閾值分割算法，人工選擇無缺陷標準模版，建立標準灰度值，通過待測板材圖像的全部

3、像素點作差逐一比對，求和然后取平均值作為最終圖像分割閾值;第二種是基于單像素點閾值的板材缺陷圖像分割算法，舍去了人工選取無缺陷標準模版的過程，采用二次閾值的方法，首先利用單像素點與周圍像素點之間的差異，判斷正常區(qū)域與紋理區(qū)域的邊界和正常區(qū)域與缺陷區(qū)域的邊界，然后利用邊界點與邊界點之間的差異再次求取閾值，判斷出正常區(qū)域與缺陷區(qū)域之間的邊界，從而達到板材缺陷圖像的分割提取目的。
　　在彩色圖像為背景的前提下，將圖像分別轉(zhuǎn)換成基于HSI