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提出一种基于颜色和纹理信息的木板材表面节疤缺陷区域检测方法。首先,根据木板材表面图像中正常区域和缺陷区域的颜色差异,通过颜色直方图自动获取缺陷区域的种子点;然后,提出一种纹理扩散算法,它从种子点出发,基于图像局部纹理特征搜索缺陷区域的边缘。此外,改进了局部二进制模式算子,提出一种LBP-TD算子以更好地适应纹理扩散。实验结果表明:针对各种常见的木板材节疤缺陷,当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理存在较明显差异时,无论木纹本身是否规则,本文方法都能准确地检测出木板材节疤缺陷的区域;而当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理的差异均不明显时,本文方法仍能检测出缺陷区域的大致轮廓。数据对比显示了本文方法的误检率要低于传统的OTSU法。 相似文献
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姬松茸大棚栽培试验 总被引：1，自引：0，他引：1
我们于1996年冬从日本引进姬松茸Agaricusblazei－murrill菌种,两年来对其生物学特性、栽培工艺、原料配方、原料发酵、技术管理等进行了试验研究。1997年室内箱栽试种成功,在此基础上,1998年进行了室外大棚小面积地栽试验已初获成功。平均产量3．5～4．skg／d,最高达5．skg／m,取得了明显的经济效益。现将其生长特性及栽培技术简介如下：1栽培技术三．豆栽培季节姬松茸届中高温菌种。菌丝生长温度范围为10～32℃,适温20～26℃．子实体生长温度范围为16—33℃,适温18～23t。根据上述的适应范围,姬松茸在我省的栽培最佳季节为夏季。… 相似文献
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生物质转化为高价值呋喃平台化合物是生物质资源利用的重要方式。以工业副产物偏钛酸作为固体酸催化剂,将茭白秆转化为5-羟甲基糠醛(HMF)和糠醛,研究物理活化、溶剂体系等对茭白秆水解性能的影响,并优化反应工艺条件。结果表明,茭白秆具有更低的木质素含量和纤维素晶型结构,比茭白叶更容易被物理活化。在200℃、30 min的反应条件下,球磨活化的茭白秆获得了最高的HMF和糠醛收率,分别为11.66%和7.30%。反应动力学分析表明,偏钛酸催化球磨茭白秆转化的活化能低,相较于文献报道的其他木质纤维素生物质,球磨茭白秆的高值化转化具有优势。 相似文献
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一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。 相似文献
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基于分块阈值和边缘检测的叶片分割算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对复杂的植物叶片图像,提出了一种分块阈值、边缘检测相结合的图像分割算法。首先,根据预先确定的子块的大小,把整幅图像划分成若干数目的子块,对每个子块用大津法进行分割,把分割好后得到的子图像拼接起来形成目标图像;然后,用改进的Sobel边缘算子对原图像进行边缘提取分割;最后,把分块阈值得到的结果与边缘检测得到的结果结合起来得到较优的结果;在此基础上再进行腐蚀、填洞等形态学操作,得到最终的分割结果。实验表明:与传统的分块阈值、边缘检测相比较,此算法的抗噪性较好,细节上分割得也较为清楚,具有较好的分割效果。 相似文献
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木材径切面内部缺陷的应力波成像算法 总被引：2，自引：1，他引：1
为了获得木材径切面上的缺陷形状、大小和位置,提出一种木材径切面内部缺陷成像的方法。首先,基于应力波在木材径切面上的传播规律,提出一种木材径切面上的应力波速度修正方法。将应力波速度转换为径切面上的若干个预估点的值,结合反距离加权插值（IDW）法提出一种速度修正插值（VCI）方法。最后,使用VCI方法在不同树木样本上进行了木材径切面缺陷的二维成像实验。结果表明:①VCI方法可以重建木材内部缺陷大小以及缺陷位置,缺陷成像结果与真实的缺陷情况相吻合。②对比IDW方法的成像结果,VCI方法对缺陷的大小以及缺陷形状、位置的成像结果有较大提高。③利用混淆矩阵方法对VCI与IDW方法进行定量分析表明,VCI方法的平均准确率、平均精确度和平均查全率均高于IDW方法,说明VCI方法成像效果的可行性和有效性。 相似文献
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对无人机遥感影像中单木树冠进行检测与分割并获取树冠冠幅与树冠面积参数,可以为城市中不同场景下的林业资源调查提供高效快捷的途径。以银杏树为研究对象,创建基于无人机遥感影像的银杏单木树冠数据集,并使用卷积神经网络Mask R-CNN算法结合正射影像图对城市中不同场景下的树冠进行检测和树冠边界勾绘以获取相关树冠参数。结果表明,加入无人机银杏树冠影像数据集训练后的网络模型,可以较好地适用于城市不同场景下的银杏单木树冠检测与分割。在4个测试场景下的86棵银杏单木树冠目标总体查准率达到93.90%,召回率达到89.53%,F1-score为91.66%,平均精度均值为90.86%,且可以提取到较为准确的银杏单木树冠的冠幅值与树冠面积,预测冠幅的平均相对误差与均方根误差分别为7.50%和0.55,预测树冠面积的平均相对误差与均方根误差分别为11.15%和2.48。将无人机影像与深度学习算法结合应用到城市林业资源调查中,可以得到较为准确的树冠检测与轮廓分割结果,有效地提高城市林业资源调查效率。 相似文献
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