[摘要]:

木料产品中在颜色分级成绩。、处置敷说话中肯分别的环节。用于工业产品和敷,创造自然的分级是非常重要和深远的的。。

本考虑将数纸机视觉和公共关系实际敷于C说闲话。,依木料自身的特点,创造了木纤维板材颜色分级,缺陷板的切除术。本文对以下任务举行了考虑。。

鉴于图像处置方式,使相等色住宿L~*A~*B的色差实际,5种颜色决定因素秤锤数与ME的均方差,总同19个决定因素被用作颜色特点。,五种株木和十种板材的颜色分级。

考虑了鉴于RGB颜色住宿的颜色矩分级方式。,学会RGB颜色住宿R、G、B三个重担,每三个颜色矩。,添加两个图像的秤锤数和方差。,总同11个决定因素被用作颜色的特点量。。将差异树种(114种)运用自找到组织竞赛神经网对其举行粗分级,分为六类,那时应用BP神经网举行证实。。准确率在88%在上的。

考虑了鉴于HSV颜色住宿的颜色矩分级方式。,从HSV颜色住宿学会H、S、V三矩阵是从一阶原点矩中学会的。、二阶果心矩、三阶果心矩包住9个特点决定因素作为颜色。。五种株木和十种板材的颜色分级。

考虑了使带上色彩柱状图的两种方式。,一种方式是选择HSV颜色住宿。,选择具有颜色特点的H作为HSV颜色住宿。,S,V重担,计算平秤锤数、方差、偏斜、峰态、熵与潜在能力,十八维颜色特点带菌者的创造。对五种株木和十种板材举行了试验。。可供选择的事物是选择HSV颜色住宿。,数字化行政长官,状态72维柱状图,找到规范模板,模板外观度量,获得了72维特点带菌者。。,依木料自身的颜色散布特点,去除频率为0或小频率的特点重担,状态30维颜色特点带菌者。。对五种株木和十种板材举行了试验。。

赠送了首要的使带上色彩理念。,装备了首要颜色学会方式。。选择HSV颜色住宿,数字化行政长官,状态72维柱状图,差异树种规范模板的找到,模板外观度量,获得了72维特点带菌者。。,最大最小频率学会,流行了首要颜色特点决定因素。。五种株木和十种板材的颜色分级。

尝试将颜色和刮去毛联合对木纤维板材举行颜色分级,首要颜色特点是3。、5个、8(仓),刮去毛特点是共现矩阵的6个决定因素。,五种株种和十种颜色分级的试验考虑。

建筑物了四种分级器。,遗传算法群分析、神经网分级器、证实带菌者机分级器与K邻国分级器。神经网包住三个分级器。,它们分不确定性BP。、RBF和PNN分级器。论述了每个分级器的思惟和规律。。对前述的方式举行了颜色分级试验。。

一种鉴于颜色和算学形态学的搭伙切除术方式,差异树种无缺陷规范模板的找到,有缺陷的搭伙与规范模板的色差,所有色的差值的和是秤锤的。,获得所需的级限的。。学会大于该级限的的像素点。,那时做算学形态学。,可以获得搭伙缺陷的切除术终结。。

赠送了木纤维板材颜色分级的体系发明物。体系等同于、论述了任务规律。,引见了体系的计算机硬件和软件结合。。

[度赋予单位]:西南林业大学
[度程度]:博士
[度赋予年]:2008
[分级号]:

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