木材表面缺陷的模式識(shí)別方法

內(nèi)容概要

本書(shū)主要闡述采用圖像處理與模式識(shí)別方法對(duì)木材表面缺陷進(jìn)行識(shí)別的理論和技術(shù)。全書(shū)共分9章：緒論、木材表面缺陷圖像識(shí)別系統(tǒng)、木材表面缺陷的常規(guī)分割方法及其改進(jìn)、基于分形理論的木材表面缺陷分割、木材表面紋理的灰度共生矩陣參數(shù)、木材紋理的模式識(shí)別方法、基于紋理特征的木材表面缺陷分割、木材表面缺陷的識(shí)別、木材表面缺陷識(shí)別實(shí)驗(yàn)軟件系統(tǒng)。書(shū)中內(nèi)容對(duì)于自然紋理型事物的圖像識(shí)別具有一定代表意義。
 本書(shū)可作為電子電氣類、林業(yè)工程類專業(yè)教師、研究生及科技人員的參考用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

王克奇，1958年7月生于黑龍江省哈爾濱市。工學(xué)博士，東北林業(yè)大學(xué)二級(jí)教授，林業(yè)工程自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)學(xué)科帶頭人，博士生導(dǎo)師，國(guó)家林業(yè)局中青年專家。長(zhǎng)期從事智能控制、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及應(yīng)用方面的教學(xué)與科研工作。白雪冰，1966年1月生于黑龍江省勃利縣。工學(xué)博士，東北林業(yè)大學(xué)四級(jí)教授，林業(yè)工程自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)學(xué)科負(fù)責(zé)人，碩士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事圖像處理與模式識(shí)別技術(shù)的教學(xué)與科研工作。

書(shū)籍目錄

序
前言
第1章　緒論
　1．1木材缺陷
　1．2木材表面缺陷識(shí)別的意義
　1．3木材缺陷檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
　1．4木材表面缺陷識(shí)別的研究?jī)?nèi)容
第2章　木材表面缺陷圖像識(shí)別系統(tǒng)
　2．1木材表面缺陷圖像識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
　2．2MATLAB軟件的特點(diǎn)
　2．3木材表面缺陷實(shí)驗(yàn)樣本庫(kù)
　2．4木材表面缺陷的特點(diǎn)
　2．5木材表面紋理(無(wú)缺陷)實(shí)驗(yàn)樣本庫(kù)
　2．6小結(jié)
第3章　木材表面缺陷的常規(guī)分割方法及其改進(jìn)
　3．1圖像預(yù)處理
　　3．1．1直方圖均衡化
　　3．1．2圖像灰度變換
　　3．1．3木材表面圖像的預(yù)處理
　3．2木材表面圖像的常規(guī)分割方法
　　3．2．1邊緣檢測(cè)
　　3．2．2閾值分割
　3．3改進(jìn)的二維閾值分割算法
　　3．3．1灰度一梯度共生矩陣
　　3．3．2最大熵方法
　　3．3．3木材表面圖像二維閾值分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　3．4木材表面圖像分割后處理
　　3．4．1數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本思想和運(yùn)算
　　3．4．2基于形態(tài)學(xué)的木材表面圖像分割后處理
　3．5小結(jié)
第4章　基于分形理論的木材表面缺陷分割
 4．1 Mandelbrot分形理論
　　4．1．1分形的定義
　　4．1．2分形維數(shù)
　　4．1．3分形布朗運(yùn)動(dòng)的定義
　4．2基于DFBR場(chǎng)模型的圖像分割
　　4．2．1分形參數(shù)H計(jì)算方法
　　4．2．2基于分形維的木材表面缺陷圖像分割
　　4．2．3木材缺陷分割算法的改進(jìn)
　4．3小結(jié)
第5章　木材表面紋理的灰度共生矩陣參數(shù)
 5．1紋理分析分類的常用方法
　　5．1．1?計(jì)方法
　　5．1．2模型方法
　　5．1．3數(shù)學(xué)變換方法
　　5．1．4其他紋理分析方法
 5．2灰度共生矩陣及其參數(shù)體系
　　5．2．1灰度共生矩陣
　　5．2．2灰度共生矩陣參數(shù)
　5．3木材表面紋理灰度共生矩陣的建立方法
　　5．3．1灰度共生矩陣生成步長(zhǎng)的確定
　　5．3．2生成方向?qū)叶裙采仃囂卣鲄?shù)的影響
　5．4木材表面紋理灰度共生矩陣參數(shù)分析
　5．510種木材表面紋理的灰度共生矩陣參數(shù)分布
　5．6小結(jié)
第6章　木材紋理的模式識(shí)別方法
 6．1模式識(shí)別的基本概念
 6．2特征選擇與提取
　　6．2．1類別可分離性判據(jù)
　　6．2．2基于可分離判據(jù)的特征提取
　　6．2．3基于可分離判據(jù)的特征選擇
 6．3模擬退火法
　　6．3．1固體退火過(guò)程
　　6．3．2 Metropolis抽樣準(zhǔn)則
　　6．3．3模擬退火法簡(jiǎn)介
　　……
第7章　基于紋理特征的木材表面缺陷分割
第8章　木材表面缺陷的識(shí)別
第9章　木材表面缺陷識(shí)別實(shí)驗(yàn)軟件系統(tǒng)
總結(jié)
參考文獻(xiàn)
致謝

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：木材缺陷檢測(cè)包括表面缺陷檢測(cè)和內(nèi)部缺陷檢測(cè)，常用的檢測(cè)方法有以下幾種。（1）人工檢測(cè)。人工檢測(cè)是目前國(guó)內(nèi)采用最多的木材缺陷檢測(cè)形式。這種方法是通過(guò)人的直觀判斷來(lái)確定缺陷的類型，然后用卡尺或米尺來(lái)確定缺陷的尺寸和位置。即使是同一缺陷，由不同的人來(lái)檢測(cè)，檢測(cè)的結(jié)果也可能不同，因此，它的主觀性、隨意性太大，不符合現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，終將被先進(jìn)的檢測(cè)技術(shù)所取代。（2）超聲波檢測(cè)。超聲波是指頻率高于20000Hz、人耳聽(tīng)不到的機(jī)械波。超聲波檢測(cè)木材缺陷是利用超聲波在木材中傳播會(huì)發(fā)生衰減的現(xiàn)象，在測(cè)量出超聲波速度后，根據(jù)超聲波傳播時(shí)間的差異，測(cè)定被測(cè)木材的缺陷。但超聲波檢測(cè)需要有水或油作為均勻介質(zhì)，因而在實(shí)際應(yīng)用中有一定的局限性。（3）X射線檢測(cè)。X射線檢測(cè)是通過(guò)測(cè)量透過(guò)被檢測(cè)木材的射線強(qiáng)度來(lái)判斷被測(cè)木材是否有缺陷存在。但X射線照射后需要有硫化鈣、硫化鋅等物質(zhì)熒光成像，因而對(duì)比度低、識(shí)別靈敏度不高，很難看清木材內(nèi)部缺陷。采用丫射線的檢測(cè)方法要用到放射性元素，防護(hù)條件要求極高，難以實(shí)現(xiàn)。（4）激光掃描。激光掃描是以激光束作為光源，直接照射在掃描鏡上使光束反復(fù)穿過(guò)被檢測(cè)的木材，通過(guò)光電倍增系統(tǒng)收集從木材上反射回來(lái)的激光信號(hào)，由微機(jī)對(duì)輸人的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，計(jì)算缺陷的尺寸和位置。該方法的不足是識(shí)別能力有限，檢測(cè)速度慢，無(wú)法適應(yīng)自動(dòng)化生產(chǎn)的需要，而且造價(jià)高，對(duì)振動(dòng)環(huán)境適應(yīng)性差。（5）計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是20世紀(jì)80年代中期發(fā)展起來(lái)的一門新興技術(shù)，它集光學(xué)、電子學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等技術(shù)為一體，通過(guò)模擬人的視覺(jué)功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入圖像的分析和理解。目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)缺陷檢測(cè)技術(shù)已在許多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，如玻璃缺陷識(shí)別、農(nóng)作物病蟲(chóng)害及水果缺陷檢測(cè)，以及鋼絲繩、鋼板、皮革表面缺陷檢測(cè)等。在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家，木材表面缺陷的計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)研究取得了一定的成果，有些已經(jīng)用于實(shí)際生產(chǎn)，檢測(cè)精度能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要，降低了工人的勞動(dòng)強(qiáng)度。1996年以來(lái)，東北林業(yè)大學(xué)的戚大偉教授、曹軍教授、任洪娥教授對(duì)木材缺陷灰度圖像進(jìn)行了研究，成功地識(shí)別出木材節(jié)子、蟲(chóng)眼圖像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)識(shí)別木材表面缺陷的類型，并達(dá)到了一定的精度。

編輯推薦

《木材表面缺陷的模式識(shí)別方法》是由科學(xué)出版社出版的。

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