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1. 研究目的与意义
近年来,由于乱砍滥伐,我国森林资源急剧减少,导致木材量供不应求,因此木材检测成为非常重要的一个环节。如结子,裂纹,虫眼和黑斑等这些缺陷会降低木材的强度,直接影响木材的和经济利用价值。而木材表面缺陷大多通过人工凭经验进行检测,这不仅效率不高,而且易受人为因素的影响。随着数字图像处理技术的发展,基于图像处理的木材表面缺陷识别已经成为木材确信相关领域研究的热点之一。
2. 国内外研究现状分析
随着电子技术的飞速发展,计算机视觉技术、模式识别技术和数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用,在木材表面缺陷识别领域中,世界各国也相继展开了此类技术的应用研究,其中美国、加拿大等国家处于领先地位。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材表面缺陷识别方面的基础及应用研究,应用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。
3. 研究的基本内容与计划
内容:首先通过图像预处理、二值化、边缘提取等检测木材表面的缺陷区域,以得到适合人眼观察和计算机处理的图像。接着对预处理后的图像进行纹理分析,根据木材的纹理特征进行图像分割,计算缺陷的几何特征。然后根据木材表面缺陷的纹理特征和形状特征,利用bp神经网络对对结子和裂纹两种木材表面缺陷进行识别,最后使用matlab进行程序设计。
计划:1、撰写开题报告和文献综述 (1-2周)
2、学习图像处理技术 (3-5周)
4. 研究创新点
本设计利用图像处理技术对木材表面缺陷进行识别,相比主要依靠人的视觉进行检测,减少误差,有利于提高木材利用率。在图像处理中使用MATLAB可以大大提高编程的效率,快速实现研究中的新构想。
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