基于Hu不变矩和BP神经网络的木材缺陷检测

被引：16

作者：

戚大伟 ^{[1
]}

牟洪波 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北林业大学理学院

来源：

东南大学学报(自然科学版) | 2013年 / S1期

关键词：

Hu不变矩; BP神经网络; 图像处理; 检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

采用X射线作为检测手段,对木材进行无损检测,通过检测透过木材的射线强度来断定检测木材是否存在缺陷.对得到的木材缺陷进行图像处理,将木材缺陷图像转化为灰度图像,再把灰度图像转换为二值图像.根据经验选择相应的阈值,提取出清晰的木材缺陷边缘,把木材缺陷部位从背景中分离出来,完成木材缺陷图像分割.对Hu提出的区域不变矩进行扩展,得到一组新的描述形状特征的参数,这些参数具有平移、缩放和旋转不变性,并且具有较低的计算复杂性.将这些特征参数预处理后输入BP神经网络,对木材缺陷进行检测,检测准确率达到86%以上,试验结果表明此方法的可行性,为实现木材缺陷的自动检测提供了新的途径.

引用

页码：63 / 66

页数：4

共 6 条

[1] 人工神经网络在木材缺陷检测中的应用 [J].

戚大伟 ;

牟洪波 .

森林工程, 2006, (01) :21-23

[2] 木材无损检测图像处理系统的研究 [J].

戚大伟 .

林业科学, 2001, (06) :92-96

[3]

图像工程[M]. 清华大学出版社 , 章毓晋编著, 2006

[4]

木材科学[M]. 高等教育出版社 , 李坚主编, 2002

[5]

Edge Extraction of Wood Image with Flaw Based on BP Neural Network[J] . Hongbo Mu,Dawei Qi,Mingming Zhang.Journal of Convergence Information Technology . 2013 (1)

[6]

Origin of the X-ray emission in the nuclei of FRIs[J] . Qingwen Wu,Feng Yuan,Xinwu Cao.Journal of Physics: Conference Series . 2008 (1)

← 1 →