【摘 要】
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木材表面缺陷将会影响实木板材的质量与等级。近红外光谱能够利用其谱区包含的物质信息,对检测对象进行定性和定量分析。由于实木板材表面缺陷区域的物理形态和有机物质含量与组成不同,导致缺陷区域所对应的吸收光谱存在差异性。因此,可以利用近红外光谱分析对缺陷区域进行识别。本文从提高实木表面缺陷识别速度与精度出发,提出基于机器视觉的缺陷目标定位与近红外光谱分析相融合的实木缺陷无损检测方法。研究以450mm x
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木材表面缺陷将会影响实木板材的质量与等级。近红外光谱能够利用其谱区包含的物质信息,对检测对象进行定性和定量分析。由于实木板材表面缺陷区域的物理形态和有机物质含量与组成不同,导致缺陷区域所对应的吸收光谱存在差异性。因此,可以利用近红外光谱分析对缺陷区域进行识别。本文从提高实木表面缺陷识别速度与精度出发,提出基于机器视觉的缺陷目标定位与近红外光谱分析相融合的实木缺陷无损检测方法。研究以450mm x 150mm x 25mm的落叶松实木板材作为实验样本,设计缺陷区域的快速定位方法,选择出适合实木缺陷的光谱预处理方法,通过提取光谱中的有效信息,完成缺陷识别模型的构建。具体研究成果如下:针对常规图像分割方法对实木板材表面缺陷分割不完整、速度慢的问题,提出使用FDBC-Grabcut算法对缺陷进行快速定位。算法从快速收敛和分形理论两个方面对传统Grabcut的算法进行改进。首先,该方法将原始图像的分辨率降低,在缩小图像上迭代Grabcut算法,使得收敛速度得到极大地加快;此外,应用微分计盒快速算法检测出缺陷目标的轮廓,解决传统Grabcut需要人工交互的问题。实验结果表明,FDBC-Grabcut算法能够对经过HSV颜色空间变换和中值滤波预处理后的实木板材表面缺陷图像完成快速、完整的缺陷目标定位,平均定位时间为0.561s。为了避免由于样本集随机划分的不均匀影响模型的识别性能,提出使用改进的K-S样本集划分方法对实木板材缺陷光谱样本按照3:1划分为训练集和测试集。改进的K-S算法首先将原始光谱进行PCA降维,降低计算复杂度;然后使用归一化的欧氏距离代替传统欧氏距离,提高算法的计算效率。此外,针对光谱采集过程中造成的光谱基线漂移、高频噪声等问题,对光谱进行预处理,使得光谱轮廓更加清晰。实验表明,采用一阶导数和SG平滑相结合的方法对划分样本集后的光谱进行预处理,其主成分回归建模的Rcv2最高,为0.8220;RMSECV最小,为1.7416,预处理效果最好。针对光谱维度较高,存在较大冗余,易造成建模速度慢、精度受到无关变量影响的情况,提出使用稀疏降维（Sparse Reduction,SRE）方法对光谱进行特征提取。SRE通过稀疏系数的线性度量,完成了从稀疏数据中选取正确的近邻值,降低了原始光谱数据的维度。实验结果表明,相比于其他常用特征提取方法,使用本研究提出的SRE算法提取的光谱特征建立缺陷识别模型,模型的识别性能大大提高,所建立的判别式偏最小二乘（DPLS）缺陷识别模型,其Rcv2最高,为0.9016,RMSECV最低,为1.2952,缺陷平均识别率为90.4%。提出了一种用于实木板材表面缺陷识别的CPSO-OMP压缩感知分类模型,根据缺陷的近红外光谱特征实现对缺陷的准确分类识别。为进一步减小OMP算法匹配迭代的高维内积运算,采用粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）快速搜索方法寻找极值;针对PSO算法自身存在过早停滞的不足,利用混沌序列（Chaotic sequence）进行扰动,避免PSO陷入早熟,跳出局部极值,实现全局寻优。实验结果表明,相比较DPLS、BP神经网络及LS-SVM分类器模型,本研究提出的CPSO-OMP压缩感知分类器对实木板材表面缺陷的平均识别精度最高,识别率为97.6%。
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