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[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 白雪冰  许景涛  郭景秋  陈凯  
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,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形态学结合的方法与传统的C-V模型算法进行对比试验。与此同时,根据C-V模型和C-V模型结合形态学方法的不足之处,在C-V模型基础上,引入局部拟合函数和高斯核函数,提出了一种基于C-V模型的改进算法,能够有效地克服C-V模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统C-V模型算法、C-V模型与形态学结合的方法和改进的C-V模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 白雪冰  郭景秋  陈凯  李昊  许景涛  
摘 要: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,因此提出运用改进的 GVF Snake 模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓,同时可以使得缺陷边缘得到有效保留,再对其进行 GVF Snake 模型分割。该算法对初始轮廓的选择敏感度降低,拓展性增强,可以使得轮廓曲线更加快速地收敛到缺陷边缘,避免陷入局部最优现象,提高对弱边缘和凹凸图像分割效果,分割结果更加清晰、连贯,具有良好的实时性。为木材表面缺陷的分割提供一种更为有效的方法,拓宽了 snake 模型的应用范围。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 白雪冰  郭景秋  陈凯  李昊  许景涛  
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,因此提出运用改进的GVF Snake模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓,同时可以使得缺陷边缘得到有效保留,再对其进行GVF Snake模型分割。该算法对初始轮廓的选择敏感度降低,拓展性增强,可以使得轮廓曲线更加快速地收敛到缺陷边缘,避免陷入局部最优现象,提高对弱边缘和凹凸图像分割效果,分割结果更加清晰、连贯,具有良好的实时性。为木材表面缺陷的分割提供一种更为有效的方法,拓宽了snake模型的应用范围。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 白明月  薛河儒  姜新华  周艳青  
针对羊体图像背景复杂、分割难以及不同光照条件干扰羊体图像的问题,采用一种基于YCbCr空间改进C-V主动轮廓模型的分割方法,对具有复杂背景的羊体图像分割进行研究。结果表明:1)根据羊体图像的颜色特点,对羊体图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换能克服拍摄环境中光照对羊体的影响;2)利用手动勾画羊体的粗略轮廓构造预处理水平集,对其内部、外部以及边界进行划分后可以演化羊体图像的轮廓。试验证明改进C-V模型能对复杂背景下的羊体图像进行准确分割,分割结果能够应用到后续羊体测量点的识别中。
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 杨凡   杨博凯   李荣荣  
【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题,提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像,构建缺陷数据集,采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取,通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数,并引入倒残差结构的方法,优化MobileNetv 2深度学习网络,进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%,召回率分别为95.3%和97.6%,单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性,可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题,为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21
[期刊] 林业科学  [作者] 王阿川  于琳瑛  曹军  
分析木材单板节子缺陷图像的特点,提出一种基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别算法。首先,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法进行改进,使分割速度得到提高;其次,用AOS算法改进原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;最后,结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。通过对比试验,表明该分割方法能够快速识别单板单个节子缺陷,充分说明该耦合方法比Chan-Vese方法及其改进方法有更好的分割效果。通过用多水平集作为初始轮廓演化曲线,结果表明该方法也可快速实现对单板多节子缺陷图像的识别,实现对单板节子图像的多目标分割...
[期刊] 林业科学  [作者] 郭慧  王霄  刘传泽  周玉成  
【目的】提出一种自适应快速阈值图像分割算法,为人造板表面缺陷在线检测提供支持。【方法】首先将整幅图像划分成若干子区域,通过计算子区域的方差对缺陷进行定位,提取出缺陷所在区域,只对缺陷区域进行图像分割,解决小面积目标难以准确分割的问题。然后对缺陷区域的一维灰度直方图进行处理,直方图平滑后去除掉不显著波峰,根据处理后保留的主要波峰数量和位置自适应地确定分割阈值个数以及每个阈值的分割区间,实现当图像中出现多种类型缺陷时算法自动确定分割阈值个数。最后,通过分析Otsu算法,将阈值穷举搜索改进为条件搜索并限定搜索方向,在每个分割区间内使用改进的Otsu算法对阈值进行搜索,提高搜索速度。【结果】对板面存在油污、大刨花、胶斑、杂物、松软5种类型缺陷的人造板表面图像进行分割,在板面缺陷数量、类型不固定的情况下,算法可以自适应地确定分割阈值个数,在15 ms内将各种类型缺陷从人造板表面图像中分割出来,平均分割准确率达97%。【结论】自适应快速阈值分割算法能够快速、准确将缺陷从人造板表面图像中分离出来,在执行速度和分割效果上均满足在线缺陷检测系统的要求,可为人造板表面缺陷在线检测提供新思路。
[期刊] 中国农业科学  [作者] 张明  李鹏  邓烈  何绍兰  易时来  郑永强  谢让金  马岩岩  吕强  
【目的】本研究旨在有效解决果皮有缺陷的水果图像在去除背景时部分缺陷被误分割为背景,以及水果表面缺陷难以有效分割提取的问题。【方法】以I分量图来构建掩模模板,根据其灰度直方图信息,通过双峰法选择单一阈值(T=75)分以纽荷尔脐橙为研究对象,提出基于HSI颜色空间模型法去除背景割背景并填充孔洞得到掩模模板Imask,然后掩模模板Imask与I分量图通过点乘运算得到去除背景的I分量图;提出基于多尺度高斯函数图像亮度校正算法对去除背景后的I分量图像进行亮度校正,通过构建多尺度高斯函数滤波器,将去除背景后的I分量图与构建的多尺度高斯函数进行卷积运算即得到去除背景后的I分量图像表面光照分量图,最后将去除背景后的I分量图与得到的光照分量图进行点除运算即得到去除背景后的I分量图像亮度校正图;然后采用单一全局阈值法对脐橙表面缺陷进行提取。【结果】基于HSI颜色空间模型法去除背景,可在有效去除背景的同时完好保留脐橙的表面信息,有利于后续操作;基于多尺度高斯函数的图像亮度校正算法分别对6种常见脐橙缺陷进行图像亮度校正后采用单阈值法提取缺陷,使不同灰度等级的脐橙表面缺陷一次性分割成功,其中分割率最高为100%,最低为88.5%,整体达92.7%。通过试验分析后发现造成部分误分割或漏分割的原因主要在于部分缺陷果缺陷处颜色较轻,与正常区域灰度差较小,从而造成漏分割;还有部分缺陷果由于缺陷面积小,在图像形态学处理过程被误认为是噪声而被去除;同时发现正常果的误判率也达到了10.8%,经分析发现误判的正常果表皮组织区域的褶皱位于图像的边缘区域,从而被误认为是边缘区域的缺陷,导致误判。【结论】基于HSI颜色空间模型法去除背景及基于多尺度高斯函数的图像亮度不均校正算法对纽荷尔脐橙图像背景分割和去除背景后的I分量图像表面亮度校正均取得了较好的效果,能有效识别脐橙缺陷区域,为脐橙精确分级提供了技术支持,也为其他果品表面缺陷快速检测提供了一种新思路。
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 白雪冰  许景涛  郭景秋  陈凯  
为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割,对局部二值拟合(local binary fitting,lbf)模型进行了深入研究,从而提出一个改进的lbf模型,即在lbf模型的基础上,添加一个新的水平集线性正则化项,与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服lbf模型的分割缺点,使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感,同时增强算法的抗噪性,能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证,该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像,以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 贾浩男  徐华东  王立海  张金生  褚晓辉  唐旭  
【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题,并提高木材利用率。以深度学习模型为基础,构建木板材表面缺陷检测系统,旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defect Database”公开数据集中的839张木板材缺陷图像,使用Imgaug数据增强库对数据集进行扩充;通过在主干特征网络部分引入SE注意力机制,使用focus、FPN+PAN结构构建YOLOv5木板材表面缺陷目标检测框架,进而采用迁移学习思想改进训练方式,将训练过程分为两个阶段(冻结阶段和解冻阶段)。然后将构建的模型与当前主流深度学习目标检测模型进行对比,最后利用混淆矩阵、Loss值变化曲线、模型大小、检测时间以及均值平均精确率等指标评价模型。【结果】提出了一种基于YOLOv5模型对木板材表面缺陷中活节、死节、裂缝、孔洞的检测方法。模型对死节、活节、裂缝、孔洞识别结果的均值平均精确率分别约为98.66%、99.06%、98.10%和96.53%,并与当前主流检测模型进行比较,改进的模型具有更好的精确率、召回率和综合平均准确率,分别为97.48%、96.53%和98.22%。模型单幅图像平均检测时间为10.3 ms,最大检测耗时20.5 ms,检测效果与泛化特性较好,模型所占内存仅13.7 MB,易于移植。【结论】实验表明改进的YOLOv5模型可用于检测木板材表面主要缺陷。且模型对木板材表面缺陷的识别效果优于其他5种主流检测模型。在维持原有检测精度的基础上,提高了小目标缺陷的识别能力,减少了木板材缺陷漏检的情况,实现在复杂场景下快速检测。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 李凯  张建华  韩书庆  孔繁涛  吴建寨  
为解决自然条件下棉花叶片因其轮廓几何边缘长势不均匀所导致的叶片目标提取不精准问题,提出一种基于改进C-V模型的棉花病害叶部目标提取方法。在传统C-V模型的基础上,将长度惩罚项和符号距离函数的约束能量项引入能量模型中,以达到对演化曲线长度变化的约束目的,从而完成对整幅图像目标特征的提取。本研究算法先对待分割的图像设置初始曲线,并利用高斯滤波算子对待分割图像进行平滑滤波处理,然后根据图像全局灰度信息和局部二值匹配信息建立能量方程,根据其离散化形式,对水平集函数进行演化,并从中提取演化曲线,最后根据水平集函数演化过程所满足的终止条件,输出图像分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:本研究算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)轮廓提取准确率分别达到82.23%、82.73%和84.60%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像目标特征轮廓实现准确提取。
[期刊] 浙江林学院学报  [作者] 尹建新  楼雄伟  黄美丽  
提出了一种基于灰度直方图检测木板材表面缺陷的方法。对图像以4×4像素块作25级灰度直方图分析,根据灰度直方图统计中是否有颜色突变来判别木板材是否存在缺陷。缺陷图片在直方图中表现出双峰特征,利用次波峰确定缺陷部位,但判别时应排除杂色与纹理因素的干扰。比较次波峰与主波峰的值来消除木材杂色所产生的影响,即当差值大于1/10时,次波峰代表缺陷颜色。与此同时,借助于直方图修正排除纹理因素造成的干扰。该方法能有效地识别缺陷图像与正常图像。
[期刊] 林业科学  [作者] 陈龙现  葛浙东  罗瑞  刘传泽  刘晓平  周玉成  
【目的】为获取木材内部构造形态,提高木材内部缺陷识别率,依据获得的计算机断层扫描图像,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的木材内部缺陷辨识方法,以实现木材的高效化自动分类。【方法】首先,利用课题组自行开发的计算机断层扫描系统,采集样本木材内部CT图像800幅;然后,对样本图像进行处理,随机选取700幅原始样本图像,从中截取出单个缺陷区域和正常木材断层区域样本图像20 000幅,并利用图像增强等算法将数据集扩充到70 000幅,标准化图像大小为28×28像素,分为正常、裂纹、虫眼和节子图像共4类,取60 000幅图像作为训练集,10 000幅图像作为测试集,剩余的100幅原始样本图像用于试验验证。【结果】通过60 000幅图像来训练网络模型,对测试集10 000幅图像进行分类,分类正确率达99.3%;利用训练得到的网络模型对100幅原始样本图像进行验证,平均分类正确率为95.87%。【结论】基于卷积神经网络的木材内部CT图像缺陷辨识算法,克服了传统识别方法图像预处理繁琐、训练方法复杂、训练参数过多、耗时过多等问题,具有精度高、复杂度小、鲁棒性较好等优点,且辨识正确率和辨识时间都比现行常规算法精准并用时短,是一种无损、高效、准确的辨识分类方法。
[期刊] 林业科学  [作者] 杨建华  闫磊  于航  肖江  吴健  
【目的】提出一种锯材外观质量量化评价方法,探索锯材外观质量数字化检测与评价分级的可行性,为实现锯材外观质量的实时在线检测提供基础理论和技术支撑。【方法】建立由密闭暗室、光源、工业相机等组成的锯材表面缺陷在线检测系统,在稳定光环境下采集样本锯材彩色图像。基于图像处理技术开发软件试验系统,实现对锯材缺陷的检测和识别。分别建立节疤、孔洞和裂缝缺陷外观质量评价模型,并据此提出外观质量综合量化评价方法;通过与国家标准对照,验证本研究提出方法的科学性和可行性。【结果】量化评价方法与锯材材质指标等级进行对照,二者线性相关系数为0.85;锯材材质指标等级除了2级和3级对应的综合量化评价值分布比较分散、等级之间数据有部分交叉外,其他等级之间对应的综合量化评价值分布几乎没有交叉。量化评价方法与集成材层板外观质量要求进行对照,二者线性相关系数为0.88;锯材材质指标等级4级对应的综合量化评价值分布比较集中,与其他等级之间没有数据交叉;锯材材质指标等级1级、2级和3级相邻等级对应的综合量化评价值分布比较分散,等级之间数据有部分交叉,不相邻等级间数据分布没有交叉。【结论】综合量化评价值与依据有关国家标准确定的锯材材质指标等级、集成材层板外观质量要求的线性相关性相对较好,可为实现锯材外观质量数字化检测与评价奠定基础;通过调整模型有关影响系数,可满足不同树种和不同应用需求,以达到较好评价效果。
[期刊] 林业科学  [作者] 郭慧  王霄  刘传泽  周玉成  
【目的】提出一种基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法,根据缺陷部分与正常部分纹理特征不同,利用分层聚类算法将缺陷分离出来,以解决板面缺陷检测系统中刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题。【方法】将刨花板表面灰度图像划分成若干个窗口,使用灰度共生矩阵的统计特征参数对各窗口纹理进行表征,通过分层聚类算法将纹理特征不同区域区分开。首先确定灰度共生矩阵构造因子的取值,包括窗口大小、灰度级、方向和步长,构建出各个窗口的灰度共生矩阵;使用Fisher准则和线性相关性对灰度共生矩阵14个统计特征参数的表征能力进行度量,选取出分类能力强且相关性低的特征构成特征向量,所有窗口的特征向量构成样本集。然后运用BIRCH分层聚类算法对样本集进行聚类,为使聚类结果更准确,同时加快计算速度,提出一种优化策略,绘制样本集均值和统计直方图,将其波峰数量作为理想的类别数量,当聚类产生的类别数量大于理想类别数量时,将聚类结果中距离近的簇合并,解决聚类精度过高而导致的过分割问题。最后根据聚类结果,对原图像中各窗口进行标记,提取出缺陷区域。【结果】选择大小为512像素×512像素,带有杂物、油污、胶斑、大刨花和松软5种类型缺陷的刨花板表面图像,使用本研究方法能够准确将缺陷区域提取出来,精确度达92.2%,召回率达91.8%。【结论】基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法,可解决因刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题,为机器视觉板面缺陷检测系统的缺陷度量和识别提供良好支撑。
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