基于3D结构激光的木材表面缺陷检测研究

发布时间：2020-05-01 22:22

【摘要】：木材表面缺陷的检测作为木材加工过程中的一道重要工序,对于提升木材产品的质量和提高木材加工业的经济效益有着十分重要的意义。基于彩色图像或灰度图像的木材表面缺陷检测的检测精度并不高,当引入缺陷高度信息后,可以实现更高精度的缺陷检测。本文提出了基于3D结构激光的木材表面缺陷检测系统,该系统能同时获取到木材表面的高度图和灰度图,并对缺陷图像的预处理、图像分割、特征提取和缺陷图像识别进行了较为深入的研究。首先在搭建检测系统的基础上,采集300幅缺陷图像建立缺陷样本库,并分析了木材表面缺陷图像特点。利用灰度变换和直方图修正法进行图像增强,接着采用均值滤波、高斯滤波和中值滤波三种方法进行图像平滑处理。随后对经过预处理的图像进行分割和特征提取,主要采用的分割方法有迭代阈值法、Otsu法和区域生长法,主要提取的特征包括几何形状特征(6维)以及灰度纹理特征(7维),并利用PCA进行了特征的降维优化。最后利用SVM、GMM、KNN三种分类算法进行缺陷图像识别,对比了各种算法的分类效果,以高斯径向基为核函数的SVM算法的平均识别率最高,达到了 94.67%。实验结果表明:基于3D结构激光的木材表面缺陷检测系统是有效的,并且具有高精度、非接触、识别率高等优点,同时也满足木材表面缺陷的自动化检测基本需求,对于木材的精加工有一定的运用和推广价值。
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Ｇｏｃａｔｏｒ３Ｄ智能传感器，ＤＨ－ＰＯＬ－ＰＹ３００平移实验平台，Ｇｏｃａｔｏｒ数据线和Ｉ／Ｏ线，逡逑ＨＦ１５０Ｗ－Ｓ－４８转换器以及上位机，软件部分则采用专业的机器视觉软件Ｈａｌｃｏｎ进行逡逑图像处理。系统的实物图如图２－１所示：逡逑ＪＪＬ逡逑．．．．逡逑丨、——篇．＇逡逑图２－１系统实物图逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｐｈｙｓｉｃａｌ邋Ｇｒａｐｈ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑２．１．１系统的硬件组成逡逑（１）邋Ｇｏｃａｔｏｒ邋３Ｄ智能传感器逡逑目前线阵相机在工业应用中较多，与面阵相机相比，线阵相机在采集速度、采集逡逑精度和成本上有很大优势。Ｇｏｃａｔｏｒ邋３Ｄ智能传感器是由ＬＭＩ公司生产的集激光发射逡逑器和相机成像测量装置为一体的智能激光传感器，从本质上来讲是属于一个线阵相逡逑８逡逑

集需要接入Ａ、Ｂ两相触发，按照每个脉冲的上升沿进行触发，在最高采集频率内不逡逑会被运动速度影响，，并ｉ能分辨物体的运动方向（姚建平，２０１７）。传感器的Ｗｅｂ应逡逑用界面如图２－３所示。逡逑＾邋ｍ逦—逦——慕１§｜｜灥：：|r 逡逑ＢＭＩＩＩＩＩｉｌＭＭｌＩｌｉｌＭＢＢｉａＭＳａＢｉＨＩＢＭ——８Ｍ—ｉＭＢＷＷＷａｉｒｔｌｗ＜Ａ＞ｗｉ＾ｉｋ■．一．．邋’逡逑舰逦ｉｍＡ逡逑．邋＿邋＇逦．．邋．邋．邋．■．邋＜邋…邋．．．」．．逡逑ＩＰ逡逑媝痛歐‘，．工n

本文编号：2647126