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基于激光扫描成像技术的锯材裂缝和孔洞缺陷的机器视觉识别系统被引量：1: 2008年; 作为锯材表面常见缺陷的裂缝和孔洞,其共同特点在于所在部位厚度尺寸相较于正常材而言要小.利用激光扫描技术形成了待检测材面的轮廓信息,把激光位移传感器输出的轮廓距离信息转换成图像的灰度值而形成轮廓图像.根据裂缝和孔洞缺陷的形状特征,在统计的基础上提取了裂缝和孔洞缺陷的4个识别特征,并在此基础上开发了用于裂缝和孔洞缺陷识别的8条规则.结果表明,所开发的基于激光扫描成像技术的锯材裂缝和孔洞缺陷的视觉识别系统不仅可以正确表征裂缝和孔洞等厚度缺陷信息,而且能够精确地定位和分类上述缺陷.; 胡传双云虹赵俊石朱新波李重根; 关键词：木材缺陷锯材机器视觉

基于灰度共生矩阵参数的柳杉材表面节疤缺陷识别被引量：2: 2011年; 本研究利用木材表面纹理特征和色彩统计特征开发了柳杉(Cryptomeria japonica L.f.)锯材表面活节和死节的机器视觉自动识别系统。该系统由3部分组成:CCD工业摄像图像采集硬件系统、缺陷自动检出的图像处理模块和基于识别规则的缺陷识别模块。通过对空间灰度共生矩阵参数Contrast运用大津自动阈值分割算法检出潜在缺陷区域,结果表明提案的缺陷检出算法可有效提取柳杉材表面的缺陷区域。根据活节和死节的表面色彩统计直方图确立了区分活节和死节的阈值并构建了活节和死节的识别规则,结果表明基于色彩统计特征的识别规则可有效地识别活节和死节。为了验证系统的识别精度,随机从工厂现场抽取并检测了含有单个和/或多个缺陷的试件156块(共含有94个活节和86个死节),结果表明,活节和死节的正确检出率分别为94.7%和97.6%,活节和死节的正确识别率分别为96.6%和98.8%,整个系统的准确识别率为93.9%。系统的识别精度表明,基于表面纹理特征可实现对柳杉锯材表面节疤缺陷的有效识别,胜任生产线对于缺陷检测精度的要求。; 胡硕飞周建徽云虹胡传双; 关键词：图像处理木制品

基于纹理特征的柳杉锯材表面节疤缺陷的自动识别被引量：2: 2009年; 根据柳杉锯材表面的纹理特点,构造了适于描述柳杉锯材表面节疤缺陷和正常材纹理特征的空间灰度共生矩阵特征参数群,并优化选择了其中5个纹理特征参数用于区分柳杉锯材表面节疤缺陷和正常材.在统计了柳杉锯材表面死节、活节和正常材的5个纹理特征值分布范围的基础上,根据5个纹理特征值的分布范围及其对死节、活节和正常材的区分度,构建了柳杉锯材表面死节、活节和正常材的相应识别规则,基于图像纹理特征匹配技术开发了柳杉锯材表面节疤缺陷和正常材的自动识别系统.对于300个含有单个和/或复数个节疤缺陷(184个活节和156个死节)的柳杉锯材图像的自动识别试验结果显示,活节和死节的正确识别率分别为83.2%和90.4%,识别精度表明,基于图像纹理特征匹配技术对柳杉锯材表面的节疤缺陷进行自动识别是有效可行的.; 朱新波王婷李重根胡传双胡硕飞; 关键词：纹理特征灰度共生矩阵

基于激光扫描成像技术的锯材裂缝和孔洞缺陷视觉识别系统被引量：1: 2008年; 利用激光扫描技术形成了待检测材面的轮廓信息,把激光位移传感器输出的轮廓距离信息转换成图像的象素值而形成轮廓图像。根据裂缝和孔洞缺陷的形状特征,在统计的基础上提取了裂缝和孔洞缺陷的四个识别特征,并在此基础上开发了用于裂缝和孔洞缺陷识别的八条规则。结果表明,所开发的基于激光扫描成像技术基础上的锯材裂缝和孔洞缺陷的视觉识别系统不仅可以正确表征裂缝和孔洞等厚度缺陷信息,而且该系统能够精确地定位和分类上述缺陷。; 胡传双廖红霞赵俊石朱新波云虹; 关键词：木材缺陷锯材

基于色彩识别特征的柳杉锯材表面活节和死节的机器视觉识别系统．被引量：2: 2009年; 利用色彩特征信息开发了柳杉锯材表面活节和死节的机器视觉自动识别系统.该系统由3部分组成:CCD工业摄像图像采集硬件系统、缺陷检出的图像处理模块和基于识别规则的缺陷识别模块.潜在缺陷区域可由大津自动阈值分割算法结合T-检验来完成,活节和死节的检出率分别为92.6%和97.1%.基于2个形状识别特征和6个色彩识别特征构建了缺陷的识别规则,利用构建的识别规则可实现活节和死节的识别率分别为92.0%和94.1%.系统整体检测准确率为87.6%,此结果表明基于识别规则的彩色机器视觉自动识别系统是检测柳杉锯材表面活节和死节的一个有效手段.; 胡传双邢益显云虹朱新波李重根; 关键词：木材缺陷 CCD摄像机图像处理彩色视觉系统

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广东省自然科学基金(4400-E07116)