基于顏色和紋理特征的竹條分級(jí)方法研究.pdf

1、竹材質(zhì)感爽滑、紋理清晰,被廣泛用于制造竹掛毯、竹地毯、竹地板等建筑、裝飾產(chǎn)品。受產(chǎn)地、含水率、密度等因素的影響,經(jīng)同一炭化工藝處理后的竹材原料顏色深淺不同,而顏色的一致性是衡量竹制品質(zhì)量的重要指標(biāo),因此,為了保證竹制品質(zhì)量,必須對(duì)炭化后的竹材原料進(jìn)行顏色分級(jí)。目前主要依靠人工肉眼識(shí)別的方法進(jìn)行顏色分級(jí),勞動(dòng)強(qiáng)度大,分級(jí)效率低,分級(jí)質(zhì)量得不到保障,極大地制約了竹制品產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。本文以炭化竹條為研究對(duì)象,采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、數(shù)字圖像處理技

2、術(shù)和模式識(shí)別理論,對(duì)竹條表面顏色、紋理特征與分級(jí)識(shí)別方法進(jìn)行了研究,為實(shí)現(xiàn)竹條的自動(dòng)分級(jí)提供理論依據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)。
　　 本文主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)論如下:
　　 (1)搭建了適用于竹條分級(jí)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。利用該系統(tǒng)采集了8個(gè)級(jí)別竹條圖像并建立了包含800個(gè)圖像樣本的標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)。
　　 (2)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)竹條原始圖像進(jìn)行了圖像灰度化、中值濾波、Otsu閾值分割和圖像合成等預(yù)處理,得到了去除背景的竹條彩色圖像。<

3、br>　　 (3)在HIS顏色模型下,分別用顏色直方圖、顏色矩和灰度共生矩陣描述了竹條表面顏色、紋理特征。利用類(lèi)別可分性判據(jù)法研究分析了各個(gè)構(gòu)造因子對(duì)灰度共生矩陣及其參數(shù)的影響,確立了適合描述竹條表面紋理的灰度共生矩陣構(gòu)造方法:確定步矩d=1、圖像灰度級(jí)g=16級(jí)、生成方向取θ=0°、45°、90°、135°,紋理參數(shù)取四個(gè)方向的平均值,以消除生成方向的影響。以上述研究為基礎(chǔ),獲取了顏色矩的9個(gè)顏色特征參數(shù)和灰度共生矩陣的6個(gè)紋理特征

4、參數(shù),共同組成了表征竹條表面特性的特征參數(shù)體系,并將其命名為特征參數(shù)體系Ⅰ。利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS16.0對(duì)特征參數(shù)體系Ⅰ中的15個(gè)特征變量進(jìn)行了主成分分析,建立了特征參數(shù)體系Ⅱ。
　　 (4)分別在兩套特征參數(shù)體系下,采用基于LM算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)竹條樣本進(jìn)行分級(jí)識(shí)別仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果的分析比較,最終選定了對(duì)竹條樣本識(shí)別能力更強(qiáng)的特征參數(shù)體系Ⅰ竹條分級(jí)識(shí)別最優(yōu)特征參數(shù)體系。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性、易陷入局部極小點(diǎn)

5、的問(wèn)題提出了GA-LMBP算法:利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,再利用LM算法在遺傳算法所確定的小范圍空間內(nèi)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精確訓(xùn)練。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值不僅能克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn),而且還在能一定程度上提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度和泛化能力,8個(gè)級(jí)別竹條樣本的正確識(shí)別率達(dá)到了96.88％。
　　 (5)在特征參數(shù)體系Ⅰ下,利用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)竹條樣本進(jìn)行了分級(jí)