在我國(guó),竹資源豐富且再生能力強(qiáng),因此竹材在各方面都得到廣泛應(yīng)用,特別是在竹家具、竹砧板等方面。由于竹條在生長(zhǎng)和貯存過(guò)程中會(huì)長(zhǎng)蟲、發(fā)霉,在破竹過(guò)程中會(huì)造成竹條裂開,烘干過(guò)程會(huì)因竹條含水量不同和烘干時(shí)間不同造成顏色不一。竹材表面完整以及顏色一致是衡量產(chǎn)品質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn),所以挑選出缺陷竹條以及竹條按顏色分類是竹產(chǎn)品加工的重要環(huán)節(jié)。而目前竹產(chǎn)品加工行業(yè)采用人工肉眼挑選缺陷竹條及顏色分類,此法效率低、長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)以及人肉眼視覺疲勞會(huì)影響篩選質(zhì)量。本文旨在設(shè)計(jì)基于機(jī)器視覺的竹條表面缺陷檢測(cè)及顏色分類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)竹條自動(dòng)分揀以取代傳統(tǒng)人工肉眼篩選方式。本文主要研究了基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)及顏色分類方法,設(shè)計(jì)了竹條表面缺陷檢測(cè)及顏色分類的總體方案。著重論述了蟲眼缺陷檢測(cè)、裂縫缺陷檢測(cè)、竹青缺陷檢測(cè)以及基于CIEDE2000色差的顏色分類算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程,并對(duì)測(cè)試結(jié)果作出了分析。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.本文研究了光源類型以及光源照明方案,設(shè)計(jì)了適用于竹條表面缺陷檢測(cè)及顏色分類的光源照明系統(tǒng)。光源的種類以及光源照射的組合方式多種多樣,對(duì)于各種不同的缺陷,與之相適應(yīng)的照明系統(tǒng)才能突出缺陷特征。針對(duì)竹條裂縫、蟲... 

【文章來(lái)源】：廣西師范大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于機(jī)器視覺的缺陷檢測(cè)技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于機(jī)器視覺的顏色分類國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于機(jī)器視覺的竹條表面缺陷檢測(cè)及顏色分類硬件系統(tǒng)
    2.1 竹條表面缺陷檢測(cè)及顏色分類系統(tǒng)框架
    2.2 光源照明模塊
        2.2.1 光源選擇
        2.2.2 光源照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.3 相機(jī)選型
    2.4 本章總結(jié)
第3章 基于機(jī)器視覺的竹條表面缺陷檢測(cè)
    3.1 圖像濾波
        3.1.1 中值濾波
        3.1.2 高斯濾波
    3.2 邊緣檢測(cè)
        3.2.1 拉普拉斯算子
        3.2.2 Sobel算子
        3.2.3 Canny算子
    3.3 閾值分割
    3.4 孔洞填充與形態(tài)學(xué)處理
        3.4.1 種子填充算法
        3.4.2 掃描線種子填充算法
        3.4.3 水漫填充法
        3.4.4 形態(tài)學(xué)操作
    3.5 異常處理和竹條區(qū)域分割
        3.5.1 異常處理
        3.5.2 竹條區(qū)域分割
    3.6 蟲眼缺陷檢測(cè)
    3.7 裂縫缺陷檢測(cè)
        3.7.1 去除紋理誤判點(diǎn)
        3.7.2 提取竹條裂縫特征
    3.8 竹青缺陷檢測(cè)
    3.9 本章總結(jié)
第4章 基于CIEDE2000色差公式的竹條顏色分類算法
    4.1 色差公式
        4.1.1 CIELAB色差公式
        4.1.2 CMC(1:c)色差公式
        4.1.3 CIE94色差公式
        4.1.4 CIEDE2000色差公式
    4.2 高斯修正法
    4.3 計(jì)算待測(cè)竹條與標(biāo)準(zhǔn)樣本竹條色差
    4.4 本章總結(jié)
第5章 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
    5.1 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.1.1 程序設(shè)計(jì)流程
        5.1.2 UI界面
    5.2 結(jié)果分析
        5.2.1 竹條測(cè)試樣本采集
        5.2.2 竹條表面缺陷檢測(cè)結(jié)果分析
        5.2.3 竹條顏色分類結(jié)果分析
    5.3 本章總結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
研究生期間研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]我國(guó)竹材加工產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與對(duì)策分析[J]. 李延軍,許斌,張齊生,蔣身學(xué).  林業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(01)
[2]基于SVM的二叉樹羽毛片顏色分類器[J]. 朱穎,汪仁煌,李寧,李逸岳.  廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(04)
[3]基于機(jī)器視覺的番茄顏色分級(jí)方法的研究[J]. 劉宇飛,湯曉華.  機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新. 2013(02)
[4]基于機(jī)器視覺的微細(xì)孔壁缺陷檢測(cè)[J]. 吳斌,韓文強(qiáng),邵震宇.  光電子.激光. 2012(11)
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博士論文
[1]羽毛片缺陷檢測(cè)若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 明俊峰.廣東工業(yè)大學(xué) 2014
[2]基于計(jì)算機(jī)視覺的木質(zhì)板材顏色分類方法的研究[D]. 戴天虹.東北林業(yè)大學(xué) 2008
[3]圖像檢測(cè)技術(shù)在皮革缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 崔揚(yáng).浙江大學(xué) 2004
[4]基于計(jì)算機(jī)視覺的墻地磚顏色分類和缺陷檢測(cè)研究[D]. 艾矯燕.華南理工大學(xué) 2003

碩士論文
[1]LCD外觀缺陷檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 徐偉.電子科技大學(xué) 2013
[2]基于機(jī)器視覺的太陽(yáng)能電池片表面缺陷檢測(cè)的研究[D]. 趙慧陽(yáng).燕山大學(xué) 2011
[3]基于機(jī)器視覺的帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 譚紹華.華中科技大學(xué) 2012
[4]基于顏色特征木材缺陷檢測(cè)的研究[D]. 王玉玨.東北林業(yè)大學(xué) 2010
[5]基于計(jì)算機(jī)視覺木材表面缺陷檢測(cè)方法研究[D]. 尹建新.浙江工業(yè)大學(xué) 2007
[6]基于計(jì)算機(jī)視覺木材表面顏色分類的研究[D]. 王業(yè)琴.東北林業(yè)大學(xué) 2006
[7]冷軋帶鋼表面缺陷檢測(cè)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 韓琦.電子科技大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3642201