木材缺陷的图像检测技术.pdf

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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。，、哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：乔I越日期：bIo年；月鼍日哈尔滨工程大学学位论文

3、授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文(日在授予学位后即可口在授予学位12个月后口ri^解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。▲．y作者(

4、签字)：访I迢导师(签字)：圹凇日期：Vl7年7月飞日≥ol口年；月翟臼哈尔滨工程大学硕士学位论文摘要中国的木材产业仍然的存在着资源基础薄弱、布局分散、规模水平低等问题，这些问题严重制约着木材产业的发展。中国木材产业的木材原材料使用率非常低，浪费的现象非常的严重，木材缺陷检测效率较低是其中主要的原因之一。因此，在木材实际应用的基础上，本文从木材缺陷图像入手，进行木材缺陷的检测。本文的研究内容主要有以下的几个部分：首先，论文分析了木材的缺陷种类和缺陷的产生原因，并重点针对鱼鳞类型缺陷和硬筋类型缺陷进行检测。在图像预处理阶段，通过图像的灰度化处理，将彩色图像转化为灰

5、度图像；通过直方图的均衡化处理，突出了缺陷图像中的缺陷特征；通过图像的平滑与去噪处理，去除图像中可能存在的噪声点。其次，通过比较直方图阈值法和k．means等检测方法的处理结果，得出k．means方法对木材鱼鳞类型缺陷具有很好的检测效果。再次，处理硬筋缺陷类型的时候，使用Gabor滤波器，得到硬筋缺陷图像的四维混合矩阵，在对该四维混合矩阵分析和处理的基础上，完成硬筋缺陷类型的检测，实验结果表明该方法对硬筋缺陷类型具有较好的检测效果。最后，本文给出了木材缺陷检测实验平台，主要介绍了检测平台的软件结构组成和硬件结构组成。为了验证算法的正确性，通过对总数为20片鱼鳞缺

6、陷和硬筋缺陷图像的检测结果进行分析，由分析结果可知，本文给出的算法能够很好地检测出鱼鳞缺陷和硬筋缺陷类型。／^‘，2冬歹键词：木材缺陷k⋯s．m的r．鱼鳞堋筋AbstractAsforChinesetimberindustry，theexistenceoftheresourcebaseISstillweak，scatteredlayoutandlowlevelscalethatseriouslyrestrictthetimberindustry．Thewoodrawmaterialutilizationrateisverylowandwastefulphenom

7、enonisveryseriousinChinesetimberindustries，lesse伍cientofthewooddefectsdetectionisoneofthemostimportantreasonsthatcausethisphenomenon．Therefore，inthispaper，onthegroundofthepracticalapplicationofwood，weusewooddefectimagestocarryonwooddefectsdetection．Inthispaper，wefirstlyanalyzethetype

8、sofwooddefec