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一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

尹建新 祁亨年 冯海林 杜晓晨

尹建新, 祁亨年, 冯海林, 杜晓晨. 一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法[J]. 浙江农林大学学报, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
引用本文: 尹建新, 祁亨年, 冯海林, 杜晓晨. 一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法[J]. 浙江农林大学学报, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
YIN Jian-xin, QI Heng-nian, FENG Hai-lin, DU Xiao-chen. A method for wood surface defect detection based on mixed texture features[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
Citation: YIN Jian-xin, QI Heng-nian, FENG Hai-lin, DU Xiao-chen. A method for wood surface defect detection based on mixed texture features[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017

一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
详细信息
    通信作者: 杜晓晨

A method for wood surface defect detection based on mixed texture features

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出版历程
  • 刊出日期:  2011-12-20

一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
    通信作者: 杜晓晨

摘要: 利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。图4表1参12

English Abstract

尹建新, 祁亨年, 冯海林, 杜晓晨. 一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法[J]. 浙江农林大学学报, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
引用本文: 尹建新, 祁亨年, 冯海林, 杜晓晨. 一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法[J]. 浙江农林大学学报, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
YIN Jian-xin, QI Heng-nian, FENG Hai-lin, DU Xiao-chen. A method for wood surface defect detection based on mixed texture features[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017
Citation: YIN Jian-xin, QI Heng-nian, FENG Hai-lin, DU Xiao-chen. A method for wood surface defect detection based on mixed texture features[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2011, 28(6): 937-942. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017

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