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基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

李超 吕宪伟 涂文俊 张怡卓

李超, 吕宪伟, 涂文俊, 张怡卓. 基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
引用本文: 李超, 吕宪伟, 涂文俊, 张怡卓. 基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
LI Chao, LÜ Xian-wei, TU Wen-jun, ZHANG Yi-zhuo. Design of an intelligent wood surface grading system based on computer vision[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
Citation: LI Chao, LÜ Xian-wei, TU Wen-jun, ZHANG Yi-zhuo. Design of an intelligent wood surface grading system based on computer vision[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294

基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
基金项目: 

林业公益性行业科研专项(201304510)、黑龙江省自然基金项目(C201405、C2015054)、黑龙江省留学回国人员择优资助项目“面向实木地板缺陷的在线融合分选方法研究”

详细信息
    作者简介:

    李超,博士,讲师。主要研究方向:信号处理与图像处理。Email: lchao820225@163.com 地址:150040 黑龙江省哈尔滨市和兴路26号东北林业大学机电工程学院。
    责任作者: 张怡卓,博士,副教授。主要研究方向:图像处理与模式识别。Email :nefuzyz@163.com 地址:同上。

    李超,博士,讲师。主要研究方向:信号处理与图像处理。Email: lchao820225@163.com 地址:150040 黑龙江省哈尔滨市和兴路26号东北林业大学机电工程学院。
    责任作者: 张怡卓,博士,副教授。主要研究方向:图像处理与模式识别。Email :nefuzyz@163.com 地址:同上。

Design of an intelligent wood surface grading system based on computer vision

  • 摘要: 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OpenCV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。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-08-07
  • 刊出日期:  2016-03-31

基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
    基金项目:

    林业公益性行业科研专项(201304510)、黑龙江省自然基金项目(C201405、C2015054)、黑龙江省留学回国人员择优资助项目“面向实木地板缺陷的在线融合分选方法研究”

    作者简介:

    李超,博士,讲师。主要研究方向:信号处理与图像处理。Email: lchao820225@163.com 地址:150040 黑龙江省哈尔滨市和兴路26号东北林业大学机电工程学院。
    责任作者: 张怡卓,博士,副教授。主要研究方向:图像处理与模式识别。Email :nefuzyz@163.com 地址:同上。

    李超,博士,讲师。主要研究方向:信号处理与图像处理。Email: lchao820225@163.com 地址:150040 黑龙江省哈尔滨市和兴路26号东北林业大学机电工程学院。
    责任作者: 张怡卓,博士,副教授。主要研究方向:图像处理与模式识别。Email :nefuzyz@163.com 地址:同上。

摘要: 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OpenCV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。

English Abstract

李超, 吕宪伟, 涂文俊, 张怡卓. 基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
引用本文: 李超, 吕宪伟, 涂文俊, 张怡卓. 基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
LI Chao, LÜ Xian-wei, TU Wen-jun, ZHANG Yi-zhuo. Design of an intelligent wood surface grading system based on computer vision[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
Citation: LI Chao, LÜ Xian-wei, TU Wen-jun, ZHANG Yi-zhuo. Design of an intelligent wood surface grading system based on computer vision[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(3): 102-109. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150294
参考文献 (22)

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