基于PDE的旋切單板表面缺陷圖像檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像處理技術(shù)在近些年取得了巨大的進(jìn)步,偏微分方程方法在圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域中應(yīng)用也非常廣泛。目前,在工業(yè)、軍事和醫(yī)學(xué)已經(jīng)研究出各種適合圖像處理的模型,這些為人類(lèi)的工作和生活都帶來(lái)了極大的方便。
　　 本文簡(jiǎn)要介紹了圖像處理的偏微分方程方法的研究背景和國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀,深入研究了基于偏微分方程的圖像分割方法,并對(duì)圖像分割的C-V模型進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述。結(jié)合背景填充技術(shù)對(duì)單板灰度圖像和彩色圖像的缺

2、陷檢測(cè)進(jìn)行了比較和研究。通過(guò)計(jì)算機(jī)的分析和處理,實(shí)現(xiàn)旋切單板表面缺陷圖像的自動(dòng)檢測(cè),從而減輕操作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,并提高木材的出材率和生產(chǎn)效率,為旋切單板表面圖像缺陷檢測(cè)提供依據(jù)。
　　 本文根據(jù)單板表面缺陷的特點(diǎn),利用C-V模型進(jìn)行圖像分割,得到節(jié)子缺陷輪廓。針對(duì)C-V模型在迭代過(guò)程中需要重新初始化的問(wèn)題,引入另一能量函數(shù)控制符號(hào)距離函數(shù),解決了計(jì)算的復(fù)雜度問(wèn)題。針對(duì)C-V模型在數(shù)值計(jì)算過(guò)程中采用顯示歐拉方法使得計(jì)算效率低的問(wèn)題

3、,引入了半隱式的AOS方法,解決了算法對(duì)時(shí)間步長(zhǎng)的限制,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法達(dá)到了提高分割速度的效果。
　　 本文針對(duì)旋切單板表面的缺陷種類(lèi)繁多、分布范圍大的特點(diǎn),引入背景填充技術(shù)。利用背景填充技術(shù)可以減小目標(biāo)和背景間差異的特點(diǎn),達(dá)到了縮小識(shí)別單板缺陷目標(biāo)范圍的效果。本文采用AOS格式的改進(jìn)C-V模型結(jié)合背景填充技術(shù)檢測(cè)單板表面缺陷,并通過(guò)Matlab進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠快速有效的分割出旋切單板表面的缺陷,從而提高

4、了整個(gè)算法的速度。
　　 本文針對(duì)活節(jié)缺陷邊界灰度變換緩慢,采用灰度圖像的分割方法對(duì)活節(jié)缺陷分割效果不理想的問(wèn)題,研究了矢量圖像的C-V模型,將彩色圖像作為整體圖像進(jìn)行處理,充分利用圖像的信息,解決了活節(jié)缺陷的識(shí)別問(wèn)題。采用彩色圖像AOS格式的改進(jìn)C-V模型結(jié)合背景填充技術(shù),不但可以識(shí)別活節(jié)缺陷,而且可以識(shí)別旋切單板彩色圖像缺陷。
　　 偏微分方程方法作為圖像處理中的新興技術(shù),必將在圖像處理中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。本文從