基于数字图像处理的樟子松锯材分级研究

摘要：

为了解决传统锯材检测方法效率低、劳动强度高和人为因素影响大的问题,笔者运用数字图像处理的方法对樟子松锯材等级进行检测,实现樟子松锯材等级检测的标准化和程序化.根据樟子松锯材缺陷与天然木纹颜色存在显著差距的特点,利用Otsu's方法的最佳全局阈值处理锯材图像得到最佳分割阈值,获得锯材的二值图像,得到缺陷位置像素坐标,将缺陷坐标与锯材实际尺寸对应,计算出相应锯材的净划材尺寸和出材率,完成对锯材等级的划分.利用该方法对75片试件进行表面质量检测和等级划分的准确率为94.67％,分级程序的运行时间约为1.793 s.该方法在保证检测准确率的情况下不仅可以减少检测时间、降低人工劳动强度、提高检测准确率,而且解决了人工检测主观性强的问题.

关键词：樟子松锯材、Otsu’s方法、缺陷检测、分级、MATLAB图像处理

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金2572015CB06

在线出版日期：2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3-8