木材缺陷图像检测技术研究开题报告

全文总字数：1154字

1. 研究目的与意义

木材表面缺陷主要指木材在生长过程中由于客观原因形成的活结、死结和虫眼等变异的组织结构，这些变异的木质结构会影响木材的整体质量和正常性能，通过合理的锯材加工，除去不必要的缺陷组织，不仅可以提高木材利用率，同时也使得木制品的性能得到大大提高。所以，正确地对木材表面缺陷进行识别分类就显得尤为重要。

随着木材加工业的飞速发展，木材需求量与生产量都持续大幅度增长。为了进一步加快木材产品的生产速度和提高其产品的加工质量，机器自动对木材缺陷进行图像检测的技术必然会代替传统的人工识别。现代机器图像检测技术已经大量进入各种生产车间，而进一步完善和提升图像检测技术的算法也迫在眉睫。故本论文对于木材缺陷图像检测技术进行了研究。

2. 国内外研究现状分析

美国、日本、加拿大和德国等国家处于领先地位，并取得了可喜的研究成果。如利用CCD、激光、CT等采集各种木材缺陷的图像，并进行分类、识别的研究。美国Virginia Tech Georgia大学、美国国家林产品研究所及美国全美硬模板材协会等，利用机器视觉技术、CT技术；澳大利亚Monash公司研制了计算机处理层析X射线摄影扫描系统，通过分析木材内部特征的三维图像，对木材分等及合理下锯，提高了木材的分选速度及锯材效率；加拿大的木材工业研究人员在利用计算机层析X射线照相扫描技术检测木材内部缺陷，可辨别干、湿木材的节子、腐朽和年轮等。

我国学者也利用光学技术和计算机视觉技术进行了一些木板材表面缺陷识别方面的基础及应用研究。利用CCD、激光、CT、超声波等多种基于图像的木材检测手段的研究也有较大的进展，特别是东北林业大学、北京林业大学和南京林业大学等研究机构的学者对木材的检测等方面开展了许多卓有成效的研究工作。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容

本课题木材缺陷图像检测技术是基于数字图像处理技术进行研究，数字图象处理技术通常是指利用计算机或专用设备以数字的形式对信号进行采集、滤波、检测、均衡、去噪等处理以得到符合人们需要的信号形式。

在木材表面缺陷成像过程中由于各种噪声和现场环境的干扰，所以我们先要对于木材缺陷图像进行预处理，如对图像进行滤波去噪，然后进行图像的分割和特征提取，最后对于提取出的特征进行识别与分类，识别出是木材的哪种缺陷。

4. 研究创新点

利用C_V模型进行图像处理，并比较与其他一些算法的优缺点。