国家林业公益性行业科研专项(201304510)
- 作品数：12 被引量：32H指数：3
- 相关作者：张怡卓于慧伶李超曹军涂文俊更多>>
- 相关机构：东北林业大学浙江大学常州大学更多>>
- 发文基金：国家林业公益性行业科研专项中央高校基本科研业务费专项资金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计被引量：12
- 2016年
- 设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与Open CV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。
- 李超吕宪伟涂文俊张怡卓
- 关键词：在线检测计算机视觉纹理识别
- 基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类被引量：8
- 2014年
- 针对木材表面存在的直纹、抛物纹与乱纹3类纹理,提出一种快速、准确的分类方法。分别提取小波变换的15个特征与曲波变换的16个特征,通过设计纹理类型的遗传网络分类器,遗传优选出14个主要特征;最后,运用BP网络构建基于优选特征量的纹理分类器。对3类300个样本进行了仿真实验,基于小波变换、曲波变换和遗传融合方法的平均分类准确率分别为86.5%、89.3%和90.9%,平均分类时间分别为0.025、0.563和0.216 s。实验结果表明:小波变换对直纹分类具有较好的分类效果,但缺少方向性,对复杂纹理分类精度低;曲波变换可用于表达复杂的木材纹理特征,但特征计算时间较长;基于遗传融合的特征提取方法,融合了小波分类速度快与曲波分类精度高的特点,实现了小波与曲波的特征有效选择,提高了纹理分类的速度与分类精度。
- 张怡卓马琳许雷于慧伶
- 关键词：小波
- 基于灰度共生矩阵的板材纹理模糊分类器设计被引量：2
- 2014年
- 针对板材表面的纹理特征,设计了直纹、弯纹二维模糊逻辑分类器。首先对灰度共生矩阵提取的板材特征量进行散点分布分析,提取出用于纹理分类的能量和相关性基本特征;设计能量、相关性与纹理的模糊论域及隶属度函数,完成了特征量与纹理类别的模糊化;通过提取样本的模糊规则和Mamdani重心法,完成模糊推理,并得到纹理分类查询表。应用设计的纹理模糊分类器对样本库中100幅直纹和弯纹样本进行分类实验,分类总体正确率达到90.5%。
- 张怡卓许超李想薛瑞
- 关键词：纹理分类灰度共生矩阵模糊分类器
- 双树复小波特征融合的板材压缩感知协同检测与分选被引量：2
- 2015年
- 提出一种对板材表面缺陷和纹理进行协同快速准确检测的算法。根据双树复小波所特有的方向性和时移不变性,研究了板材表面图像的双树复小波特征提取及融合算法,对板材表面图像进行3级双树复小波分解得到40个特征向量,并通过遗传算法优选出23个关键特征,优选后的特征能够较为完整地表达板材图像的复杂信息并减小数据冗余。最后采用压缩感知理论,将优选后的特征向量作为样本矩阵列,构造出训练样本数据字典,通过最小残差完成对板材表面信息的分类识别。实验对木材表面存在的弦切纹、径切纹、活结和死结等4类柞木样本进行了检测,正确率分别为91.8%、100%、96.4%和91.8%,该算法能够以95%的平均识别率完成板材表面缺陷、纹理的协同检测。
- 李超张怡卓于慧伶曹军
- 关键词：在线检测双树复小波压缩感知
- 基于PSO优选特征的实木板材缺陷的压缩感知分选方法被引量：3
- 2015年
- 针对实木板材表面缺陷的复杂性与随机性,提出了一种快速、准确的识别方法。首先,对实木板材表面图像进行3级双树复小波分解,提取低频子带、高频子带、原图像的均值、标准差和熵,共40维特征向量;然后,运用粒子群算法(PSO)优选出20个关键特征;最后,采用压缩感知理论将优选后的特征向量作为样本矩阵列,构建训练样本数据字典,通过最小残差完成缺陷识别。对4类柞木样本进行了仿真实验,活结、死结、虫眼、裂纹的分类正确率分别为93.3%、86.7%、100%和93.3%,结果表明:双树复小波良好的方向性能够表达实木板材表面复杂的信息;基于粒子群算法的特征选择能够提高分类效率;压缩感知分类器与传统分类器相比,具有结构简单、分类精度高的特点。
- 李超刘思佳曹军于慧伶张怡卓
- 关键词：双树复小波粒子群算法压缩感知
- 面向用户视觉心理的实木板材压缩感知聚类分选被引量：1
- 2016年
- 实木板材外观特性影响着消费者对产品的喜好,在一定程度上决定着产品的价格和销量。实木板材表面的颜色与纹理存在随机性与相异性,因此采用统计特征进行分选具有一定的局限性。针对板材表面特点,本文提出了面向用户视觉特征的板材分选方法。该方法将用户的视觉喜好转化为对颜色和纹理的量化分析,然后挖掘样本数据所表达的特征及状态信息完成样本优选,最后利用压缩感知分类器进行信息整合及板材分选。颜色方面,提取L*a*b*颜色空间下的9个特征,通过区间整合得出颜色分选范围;纹理方面,提取基于人类视觉心理的Tamura纹理特征6个参量和基本统计特征。由于Tamura特征的6个参量对应于心理学角度上纹理的6种属性,这些特征可以将用户视觉心理和基本统计信息相融合,更为准确、完整地表达板材表面的视觉特性。此外,通过遗传非线性映射算法对两类纹理的训练样本进行优选,提高了后期的分选精度。最后,针对用户视觉需求,设计了板材表面压缩感知分类器,构建由L*a*b*颜色特征、Tamura纹理特征和基本统计特征组成的过完备字典,通过求解最小l1范数的方法,找出测试样本的特征数据与过完备字典中相匹配的类别向量,完成分类。实验结果表明该方法的识别精度为90.56%,方法具有实用性。
- 李超苏耀文涂文俊张怡卓
- 关键词：实木板材压缩感知
- 木材抗拉强度的近红外光谱MC-UVE-IVSO建模方法
- 2023年
- 木材抗拉强度是评价木材力学性质的重要指标。针对近红外光谱建模中样本数据量小、波长信息冗余所导致预测模型精度低的问题,提出一种基于模型集群分析MC-UVE-IVSO波长优选的木材抗拉强度建模方法。以桦木为例,选取150个桦木样本作为实验对象,首先使用900~1700 nm波段的近红外光谱仪采集试件光谱数据,并采用力学试验机获得相应的抗拉强度真值;然后对采集的光谱数据运用多元散射校正(MSC)、一阶求导和卷积平滑(SG)相结合的方法进行预处理,完成光谱平滑滤波;分别采用变量组合集群分析算法(VCPA)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)、迭代变量子集优化算法(IVSO)及MC-UVE-IVSO组合优化算法进行波长筛选,并对比优选波长结果;最后在优选近红外波长基础上,建立桦木抗拉强度的偏最小二乘预测模型(PLS)。实验结果表明:基于MC-UVE-IVSO算法优选波长的PLS模型,光谱变量数由512减小到98,优选波长占总波长的19%,其预测决定系数R^(2)为0.94,预测均方根误差RMSEP为7.50,性能偏差比RPD为3.16,相比于全波段、MC-UVE、VCPA、MC-UVE-VCPA与IVSO相应的R^(2)(0.92、0.93、0.82、0.87、0.93)、RMSEP(17.91、11.7、14.91、12.12、8.47)和RPD(2.81、2.91、2.25、2.28、2.78)均有不同程度提升;通过统计特征波长所建立的预测模型箱形图,进一步证明了MC-UVE-IVSO算法在处理多变量波长的稳定性。实验结果表明,MC-UVE方法可以消除与建模不相关的多数变量,而IVSO算法能有效搜索出最优变量子集,基于MC-UVE-IVSO的光谱优选算法提升了木材抗拉强度预测模型的准确性和稳定性,为木材近红外光谱的无损、快速与精准检测提供了一定的理论基础。
- 蒋大鹏高礼彬陈金浩张怡卓
- 关键词：近红外光谱集群分析
- 实木地板图像差分和形态学分割算法研究被引量：1
- 2013年
- 针对现有实木地板表面缺陷分割算法分割速度慢、精度低的问题,提出基于图像差分和形态学的地板表面缺陷分割方法。首先,分别对目标图像和背景图像进行求补和低通滤波运算;其次,将预处理后的2幅图像做差分运算,得到差分图像;最后,采用形态学开闭运算去除差分图像噪声并获得目标缺陷。选取活节、死节、裂纹3类缺陷样本各20个进行试验,结果表明:该研究算法对3类样本平均分割准确率分别达到92.63%、94.31%、93.88%,平均分割时间为9.583 ms。
- 曹军许雷张怡卓赵晓坤
- 关键词：实木地板图像处理图像差分
- 基于矛盾解决理论与物质——场分析的实木地板节子识别新方法研究被引量：2
- 2013年
- 针对传统区域生长方法识别实木地板节子存在准确率低且速度慢的问题,运用TRIZ中矛盾解决理论分析与物质———场分析,提出一种结合分水岭、区域生长以及边缘检测的新的实木地板节子识别算法。算法首先将原图像转换为灰度图像;其次,运用形态学分水岭的方法对灰度图像进行分割;再次,选取满足条件的种子区域进行区域生长,得到节子区域;最后,运用Sobel算子对图像进行梯度运算,并找到节子的边缘。仿真实验表明,该算法较传统方法能够找到更合适的种子区域和区域生长的阈值,实现了对节子的快速、完整提取,节子分割平均用时60 ms,平均辨识准确率在90%以上。
- 于慧伶梁浩郭洁范德林
- 关键词：实木地板
- 融合频谱变换的板材纹理缺陷分类被引量：2
- 2015年
- 为了实现板材表面纹理和缺陷的自动分类识别,提出一种融合小波、曲波和双树复小波3种频谱变换的板材表面纹理和缺陷的快速协同分类方法。分别提取小波变换的14个特征、曲波变换的16个特征和双树复小波变换的38个特征;融合三者特征以及整幅图像的标准差和熵,采用粒子群算法优选出24个关键特征;运用BP神经网络作为分类器,针对乱纹、抛物纹、直纹、活结和死结5种类别的300幅图像进行仿真实验,基于小波变换、曲波变换、双树复小波变换与特征融合方法的平均分类正确率分别为80.0%、81.1%、84.2%、88.0%,分类平均时间分别为0.018、0.503、0.021、0.325 s。实验结果表明,特征融合方法实现了对小波特征、曲波特征和双树复小波特征的有效选择,提高了分类的速度和精度。
- 苏耀文于慧伶刘思佳范德林
- 关键词：小波双树复小波
