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《木材缺陷的圖像檢測技術(shù).pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、ClassifiedIndex：U．D．C：ADissertationfortheDegreeofD．EngImageDetectionTechnologyforWoodDefectsCandidate：ChaoFangSupervisor：Prof．XiufenYeAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：PatternRecognitionandIntelligentSystemDateofSubmission：January，2010Dateof0ralExamination：March，
2、2010University：HarbinEngineeringUniversitymml洲7㈣9舢8㈣0舢8wiii■lⅢYl-一南、∥立譬。，、哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本論文的所有工作，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，由作者本人獨立完成的。有關(guān)觀點、方法、數(shù)據(jù)和文獻的引用已在文中指出，并與參考文獻相對應(yīng)。除文中已注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者(簽字)：喬I越日期：bIo年；月鼉?nèi)展枮I工程大學(xué)學(xué)位論文
3、授權(quán)使用聲明本人完全了解學(xué)校保護知識產(chǎn)權(quán)的有關(guān)規(guī)定，即研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于哈爾濱工程大學(xué)。哈爾濱工程大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件。本人允許哈爾濱工程大學(xué)將論文的部分或全部內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文，可以公布論文的全部內(nèi)容。同時本人保證畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再撰寫的論文一律注明作者第一署名單位為哈爾濱工程大學(xué)。涉密學(xué)位論文待解密后適用本聲明。本論文(日在授予學(xué)位后即可口在授予學(xué)位12個月后口ri^解密后)由哈爾濱工程大學(xué)送交有關(guān)部門進行保存、匯編等?！畒作者(
4、簽字)：訪I迢導(dǎo)師(簽字)：壙凇日期：Vl7年7月飛日≥ol口年；月翟臼哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要中國的木材產(chǎn)業(yè)仍然的存在著資源基礎(chǔ)薄弱、布局分散、規(guī)模水平低等問題，這些問題嚴重制約著木材產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。中國木材產(chǎn)業(yè)的木材原材料使用率非常低，浪費的現(xiàn)象非常的嚴重，木材缺陷檢測效率較低是其中主要的原因之一。因此，在木材實際應(yīng)用的基礎(chǔ)上，本文從木材缺陷圖像入手，進行木材缺陷的檢測。本文的研究內(nèi)容主要有以下的幾個部分：首先，論文分析了木材的缺陷種類和缺陷的產(chǎn)生原因，并重點針對魚鱗類型缺陷和硬筋類型缺陷進行檢測。在圖像預(yù)處理階段，通過圖像的灰度化處理，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰
5、度圖像；通過直方圖的均衡化處理，突出了缺陷圖像中的缺陷特征；通過圖像的平滑與去噪處理，去除圖像中可能存在的噪聲點。其次，通過比較直方圖閾值法和k．means等檢測方法的處理結(jié)果，得出k．means方法對木材魚鱗類型缺陷具有很好的檢測效果。再次，處理硬筋缺陷類型的時候，使用Gabor濾波器，得到硬筋缺陷圖像的四維混合矩陣，在對該四維混合矩陣分析和處理的基礎(chǔ)上，完成硬筋缺陷類型的檢測，實驗結(jié)果表明該方法對硬筋缺陷類型具有較好的檢測效果。最后，本文給出了木材缺陷檢測實驗平臺，主要介紹了檢測平臺的軟件結(jié)構(gòu)組成和硬件結(jié)構(gòu)組成。為了驗證算法的正確性，通過對總數(shù)為20片魚鱗缺
6、陷和硬筋缺陷圖像的檢測結(jié)果進行分析，由分析結(jié)果可知，本文給出的算法能夠很好地檢測出魚鱗缺陷和硬筋缺陷類型。／^‘，2冬歹鍵詞：木材缺陷k?s．m的r．魚鱗堋筋A(yù)bstractAsforChinesetimberindustry，theexistenceoftheresourcebaseISstillweak，scatteredlayoutandlowlevelscalethatseriouslyrestrictthetimberindustry．Thewoodrawmaterialutilizationrateisverylowandwastefulphenom
7、enonisveryseriousinChinesetimberindustries，lesse伍cientofthewooddefectsdetectionisoneofthemostimportantreasonsthatcausethisphenomenon．Therefore，inthispaper，onthegroundofthepracticalapplicationofwood，weusewooddefectimagestocarryonwooddefectsdetection．Inthispaper，wefirstlyanalyzethetype
8、sofwooddefec
