[发明专利]基于压缩感知的实木板材缺陷分选方法

摘要

基于压缩感知的实木板材缺陷分选方法，涉及实木板材表面缺陷检测技术领域。本发明为了解决实木板材在线分选过程中检测速度慢、识别率低的问题。本发明方法首先提取缺陷图像的几何与区域特征、灰度纹理特征和不变矩特征共三类25个特征；其次通过LDA方法将特征数量进行融合，降低特征维数；最后利用训练样本构建数据字典，在L1范数意义下求解数据字典的最优解，利用最小二乘完成线性规划求解，实现缺陷分类。实验选择实木板材表面的活结、死节、裂纹这三种主要缺陷来检测算法的分选效果，对50幅缺陷图像进行了仿真实验，特征选择与分类的平均时间为0.446ms、分类准确率为94％，实现缺陷特征的快速准确分类。

主权项

一种基于压缩感知的实木板材缺陷分选方法，其特征在于：所述方法的实现过程为：步骤一、采集m个实木板材的带有缺陷的表面图像作为训练样本；步骤二、将采集到的实木板材的缺陷图像的缺陷部分运用形态学方法分割出来，然后执行步骤三；步骤三、特征提取，提取每个样本缺陷部分的几何与区域特征、灰度纹理特征和不变矩特征三类共25个特征，利用所述特征组成25维特征向量，以表达实木板材图像样本的缺陷信息；步骤四、特征融合，采用线性鉴别法进行特征融合以特征降维，得到低维度的特征向量；步骤五、完成步骤四后，将低维度的特征向量作为输入，设计实木板材缺陷的压缩感知分类器；步骤六、通过压缩感知分类器进行实木板材缺陷分类识别，比较测试样本的各类系数即可得到该测试样本的所属缺陷类别，从而得到测试实木板材的缺陷类别，获得最终的判定结果。