面向单板表面缺陷实时检测的运动模糊图像复原方法
发布时间：2021-06-21 21:52
基于机器视觉的单板表面缺陷实时检测系统,通过单板图像检测单板表面的缺陷种类及面积,并对单板分级评价。而在传送带上高速运动的单板,使采集到的图像出现模糊现象,导致单板表面缺陷实时检测系统无法准确识别缺陷种类和精确计算缺陷面积。图像复原方法作为该问题的有效解决方案,可以避免高昂的硬件成本。但由于运动单板图像中包含复杂的噪声,且运动模糊核较小,所以传统图像复原方法无法达到很好的图像复原效果。为实现运动模糊单板图像的高效复原,本文对基于神经网络的图像复原方法展开研究。本文的主要研究及工作内容如下:1.建立了单板图像数据集。在分析了工业生产与研究内容的需求后,设计了单板图像采集系统结构。依据系统设计进行硬件选型和软件开发,完成单板图像采集系统搭建。再利用旋切单板生产线制备实验用单板,并通过搭建好的单板图像采集系统采集单板图像。对单板图像进行裁剪、旋转、标注、分类等处理后,建立包含2080组模糊-清晰单板图像对的单板数据集。2.研究了传统图像复原方法和基于神经网络的图像复原方法。基于近似L0范数的传统图像复原方法通过迭代求解模糊核,再由解卷积得到复原图像。因为现实场景中的图像往往由复杂的原因导致模...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
运动单板
面向单板表面缺陷实时检测的运动模糊图像复原方法2品质量的重要原因之一就是单板表面缺陷。单板表面缺陷会直接影响单板产品的强度、外观及档次，单板表面缺陷检测对木材加工过程中的单板材质评定、质量控制及产品分级均具有重要意义，所以检测并剔除单板表面缺陷是胶合板加工过程中的重要环节。02004006008001000201020112012201320142015201620172018胶合板单价/（美元/m3）时间/年出口进口图1.2中国历年胶合板进出口均价（2010年-2018年）Figure1.2TheyearlyaverageimportandexportpriceofplywoodinChina(from2010to2018)（a）（b）（c）图1.3运动单板图像出现模糊Figure1.3Blurinveneersheetimage（a：单板表面缺陷实时检测系统；b：运动单板图像；c：单板图像细节）(a：Real-timedefectdetectionsystemforveneersheetssurface；b：Movingveneersheetsimage；c：Imagedetail)
卷积的模糊核估计与图像复原在同一阶段进行，两者交替迭代并输出最终结果。这种方法通常利用图像的梯度先验、边缘先验或灰度先验等建立正则化模型，以此为基础的复原图像质量相对较高。文献（Xuetal.,2013）提出了一种基于近似L0范数的自然模糊图像复原方法，对现实场景出现的均匀模糊和非均匀模糊都有较好的复原效果，在控制振铃效应产生的同时能够将复杂的运动模糊图像复原效果大幅提升，使传统图像复原方法在现实场景中的应用成为可能。文献（李垒，2014）提出了字典迁移的稀疏正则化运动立木模糊图像恢复方法，结果示例如图1.4所示，在解决振铃效应上表现出了很好的效果。1.2.2基于神经网络的图像复原方法研究现状随着机器学习的发展，越来越多的研究者尝试将神经网络模型应用到图像复原的任务中，起初用神经网络替代原有的图像去噪方法或解卷积过程成为对传统图像复原方法进行优化的主要方向。文献（Jainetal.,2008）使用只有4层卷积层的神经网络模型进行图像复原，经实验验证，简单的神经网络模型在图像复原任务中并不能达到理想的效果。文献（JainandSeung,2013）将图像预处理与多层感知器模型结合，首先将模糊图图1.4文献（李垒，2014）样张Figure1.4Samplesinarticle(Li,2014)（a模糊图像）（b清晰图像）
【参考文献】：
期刊论文
[1]盲去模糊的多尺度编解码深度卷积网络[J]. 贾瑞明,邱桢芝,崔家礼,王一丁. 计算机应用. 2019(09)
[2]多尺度卷积神经网络的噪声模糊图像盲复原[J]. 刘鹏飞,赵怀慈,曹飞道. 红外与激光工程. 2019(04)
[3]面向工业检测的图像快速去直线运动模糊方法[J]. 朱非甲,金鹏. 哈尔滨工业大学学报. 2018(09)
[4]全参考图像质量评价综述[J]. 褚江,陈强,杨曦晨. 计算机应用研究. 2014(01)
[5]图像质量评价方法研究进展[J]. 蒋刚毅,黄大江,王旭,郁梅. 电子与信息学报. 2010(01)
[6]图像质量评价研究综述[J]. 周景超,戴汝为,肖柏华. 计算机科学. 2008(07)
[7]基于PSNR与SSIM联合的图像质量评价模型[J]. 佟雨兵,张其善,祁云平. 中国图象图形学报. 2006(12)
[8]任意方向运动模糊的消除[J]. 王晓红,赵荣椿. 中国图象图形学报. 2000(06)
博士论文
[1]舰载运动平台红外面阵图像复原技术研究与实现[D]. 吕波.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2017
[2]无规律运动条件下立木模糊图像恢复方法研究[D]. 李垒.北京林业大学 2014
硕士论文
[1]基于多尺度卷积神经网络的图像盲复原方法研究[D]. 仝雪俏.燕山大学 2019
[2]基于深度学习的运动模糊图像复原方法研究与实现[D]. 郑慧颖.南京信息工程大学 2019
[3]基于卷积神经网络的图像模糊去除[D]. 任静静.安徽大学 2017
[4]基于卷积神经网络的图像复原方法研究[D]. 兰妙萍.江南大学 2017
[5]运动模糊图像复原技术研究[D]. 闫永存.西华大学 2012
[6]运动模糊图像复原算法研究[D]. 余恕梅.合肥工业大学 2012
[7]匀速直线运动模糊参数估计与图像复原[D]. 刘玉明.华中科技大学 2011
[8]图像质量评价及复原系统研究[D]. 陈浩.上海交通大学 2010
[9]运动模糊图像恢复方法[D]. 杨勇杰.浙江大学 2010
[10]噪声模糊图像的盲复原及振铃的消除[D]. 曲秀娟.大连理工大学 2008
本文编号：3241477
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
运动单板
面向单板表面缺陷实时检测的运动模糊图像复原方法2品质量的重要原因之一就是单板表面缺陷。单板表面缺陷会直接影响单板产品的强度、外观及档次，单板表面缺陷检测对木材加工过程中的单板材质评定、质量控制及产品分级均具有重要意义，所以检测并剔除单板表面缺陷是胶合板加工过程中的重要环节。02004006008001000201020112012201320142015201620172018胶合板单价/（美元/m3）时间/年出口进口图1.2中国历年胶合板进出口均价（2010年-2018年）Figure1.2TheyearlyaverageimportandexportpriceofplywoodinChina(from2010to2018)（a）（b）（c）图1.3运动单板图像出现模糊Figure1.3Blurinveneersheetimage（a：单板表面缺陷实时检测系统；b：运动单板图像；c：单板图像细节）(a：Real-timedefectdetectionsystemforveneersheetssurface；b：Movingveneersheetsimage；c：Imagedetail)
卷积的模糊核估计与图像复原在同一阶段进行，两者交替迭代并输出最终结果。这种方法通常利用图像的梯度先验、边缘先验或灰度先验等建立正则化模型，以此为基础的复原图像质量相对较高。文献（Xuetal.,2013）提出了一种基于近似L0范数的自然模糊图像复原方法，对现实场景出现的均匀模糊和非均匀模糊都有较好的复原效果，在控制振铃效应产生的同时能够将复杂的运动模糊图像复原效果大幅提升，使传统图像复原方法在现实场景中的应用成为可能。文献（李垒，2014）提出了字典迁移的稀疏正则化运动立木模糊图像恢复方法，结果示例如图1.4所示，在解决振铃效应上表现出了很好的效果。1.2.2基于神经网络的图像复原方法研究现状随着机器学习的发展，越来越多的研究者尝试将神经网络模型应用到图像复原的任务中，起初用神经网络替代原有的图像去噪方法或解卷积过程成为对传统图像复原方法进行优化的主要方向。文献（Jainetal.,2008）使用只有4层卷积层的神经网络模型进行图像复原，经实验验证，简单的神经网络模型在图像复原任务中并不能达到理想的效果。文献（JainandSeung,2013）将图像预处理与多层感知器模型结合，首先将模糊图图1.4文献（李垒，2014）样张Figure1.4Samplesinarticle(Li,2014)（a模糊图像）（b清晰图像）
【参考文献】：
期刊论文
[1]盲去模糊的多尺度编解码深度卷积网络[J]. 贾瑞明,邱桢芝,崔家礼,王一丁. 计算机应用. 2019(09)
[2]多尺度卷积神经网络的噪声模糊图像盲复原[J]. 刘鹏飞,赵怀慈,曹飞道. 红外与激光工程. 2019(04)
[3]面向工业检测的图像快速去直线运动模糊方法[J]. 朱非甲,金鹏. 哈尔滨工业大学学报. 2018(09)
[4]全参考图像质量评价综述[J]. 褚江,陈强,杨曦晨. 计算机应用研究. 2014(01)
[5]图像质量评价方法研究进展[J]. 蒋刚毅,黄大江,王旭,郁梅. 电子与信息学报. 2010(01)
[6]图像质量评价研究综述[J]. 周景超,戴汝为,肖柏华. 计算机科学. 2008(07)
[7]基于PSNR与SSIM联合的图像质量评价模型[J]. 佟雨兵,张其善,祁云平. 中国图象图形学报. 2006(12)
[8]任意方向运动模糊的消除[J]. 王晓红,赵荣椿. 中国图象图形学报. 2000(06)
博士论文
[1]舰载运动平台红外面阵图像复原技术研究与实现[D]. 吕波.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2017
[2]无规律运动条件下立木模糊图像恢复方法研究[D]. 李垒.北京林业大学 2014
硕士论文
[1]基于多尺度卷积神经网络的图像盲复原方法研究[D]. 仝雪俏.燕山大学 2019
[2]基于深度学习的运动模糊图像复原方法研究与实现[D]. 郑慧颖.南京信息工程大学 2019
[3]基于卷积神经网络的图像模糊去除[D]. 任静静.安徽大学 2017
[4]基于卷积神经网络的图像复原方法研究[D]. 兰妙萍.江南大学 2017
[5]运动模糊图像复原技术研究[D]. 闫永存.西华大学 2012
[6]运动模糊图像复原算法研究[D]. 余恕梅.合肥工业大学 2012
[7]匀速直线运动模糊参数估计与图像复原[D]. 刘玉明.华中科技大学 2011
[8]图像质量评价及复原系统研究[D]. 陈浩.上海交通大学 2010
[9]运动模糊图像恢复方法[D]. 杨勇杰.浙江大学 2010
[10]噪声模糊图像的盲复原及振铃的消除[D]. 曲秀娟.大连理工大学 2008
本文编号：3241477
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