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首页 > 期刊 > 林业机械与木工设备 > 杨木单板表面节子缺陷的识别与分类 【正文】

杨木单板表面节子缺陷的识别与分类

作者:胡凯; 丁伟彪; 王宝金; 官洁茹; 蔡燚; 毛宇轩; 袁天成 南京林业大学材料科学与工程学院; 江苏南京210037

摘要:针对杨树旋切木单板的表面节子缺陷进行识别与分类,由线阵相机获取杨树木单板的图片,经过图像预处理后采用区域生长法进行图像分割,应用数学形态学操作与采用Sobel算子进行边缘检测。提取单板表面节子缺陷图像的特征值,用Fisher准则对已提取的特征值进行降维与特征选择,得出主要特征值。设计出BP-SOM神经网络对单板特征值进行训练与识别,测试准确度达96. 7%,识别结果优于传统的BP神经网络与SOM神经网络。

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林业机械与木工设备杂志

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