基于機(jī)器視覺的單板表面缺陷實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng),通過單板圖像檢測單板表面的缺陷種類及面積,并對單板分級評價(jià)。而在傳送帶上高速運(yùn)動(dòng)的單板,使采集到的圖像出現(xiàn)模糊現(xiàn)象,導(dǎo)致單板表面缺陷實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)無法準(zhǔn)確識別缺陷種類和精確計(jì)算缺陷面積。圖像復(fù)原方法作為該問題的有效解決方案,可以避免高昂的硬件成本。但由于運(yùn)動(dòng)單板圖像中包含復(fù)雜的噪聲,且運(yùn)動(dòng)模糊核較小,所以傳統(tǒng)圖像復(fù)原方法無法達(dá)到很好的圖像復(fù)原效果。為實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊單板圖像的高效復(fù)原,本文對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像復(fù)原方法展開研究。本文的主要研究及工作內(nèi)容如下:1.建立了單板圖像數(shù)據(jù)集。在分析了工業(yè)生產(chǎn)與研究內(nèi)容的需求后,設(shè)計(jì)了單板圖像采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。依據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)進(jìn)行硬件選型和軟件開發(fā),完成單板圖像采集系統(tǒng)搭建。再利用旋切單板生產(chǎn)線制備實(shí)驗(yàn)用單板,并通過搭建好的單板圖像采集系統(tǒng)采集單板圖像。對單板圖像進(jìn)行裁剪、旋轉(zhuǎn)、標(biāo)注、分類等處理后,建立包含2080組模糊-清晰單板圖像對的單板數(shù)據(jù)集。2.研究了傳統(tǒng)圖像復(fù)原方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像復(fù)原方法�；诮芁0范數(shù)的傳統(tǒng)圖像復(fù)原方法通過迭代求解模糊核,再由解卷積得到復(fù)原圖像。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)場景中的圖像往往由復(fù)雜的原因?qū)е履?.. 

【文章來源】：北京林業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

運(yùn)動(dòng)單板

面向單板表面缺陷實(shí)時(shí)檢測的運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原方法2品質(zhì)量的重要原因之一就是單板表面缺陷。單板表面缺陷會直接影響單板產(chǎn)品的強(qiáng)度、外觀及檔次，單板表面缺陷檢測對木材加工過程中的單板材質(zhì)評定、質(zhì)量控制及產(chǎn)品分級均具有重要意義，所以檢測并剔除單板表面缺陷是膠合板加工過程中的重要環(huán)節(jié)。02004006008001000201020112012201320142015201620172018膠合板單價(jià)/（美元/m3）時(shí)間/年出口進(jìn)口圖1.2中國歷年膠合板進(jìn)出口均價(jià)（2010年-2018年）Figure1.2TheyearlyaverageimportandexportpriceofplywoodinChina(from2010to2018)（a）（b）（c）圖1.3運(yùn)動(dòng)單板圖像出現(xiàn)模糊Figure1.3Blurinveneersheetimage（a：單板表面缺陷實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)；b：運(yùn)動(dòng)單板圖像；c：單板圖像細(xì)節(jié)）(a：Real-timedefectdetectionsystemforveneersheetssurface；b：Movingveneersheetsimage；c：Imagedetail)

卷積的模糊核估計(jì)與圖像復(fù)原在同一階段進(jìn)行，兩者交替迭代并輸出最終結(jié)果。這種方法通常利用圖像的梯度先驗(yàn)、邊緣先驗(yàn)或灰度先驗(yàn)等建立正則化模型，以此為基礎(chǔ)的復(fù)原圖像質(zhì)量相對較高。文獻(xiàn)（Xuetal.,2013）提出了一種基于近似L0范數(shù)的自然模糊圖像復(fù)原方法，對現(xiàn)實(shí)場景出現(xiàn)的均勻模糊和非均勻模糊都有較好的復(fù)原效果，在控制振鈴效應(yīng)產(chǎn)生的同時(shí)能夠?qū)?fù)雜的運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原效果大幅提升，使傳統(tǒng)圖像復(fù)原方法在現(xiàn)實(shí)場景中的應(yīng)用成為可能。文獻(xiàn)（李壘，2014）提出了字典遷移的稀疏正則化運(yùn)動(dòng)立木模糊圖像恢復(fù)方法，結(jié)果示例如圖1.4所示，在解決振鈴效應(yīng)上表現(xiàn)出了很好的效果。1.2.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像復(fù)原方法研究現(xiàn)狀隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來越多的研究者嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到圖像復(fù)原的任務(wù)中，起初用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代原有的圖像去噪方法或解卷積過程成為對傳統(tǒng)圖像復(fù)原方法進(jìn)行優(yōu)化的主要方向。文獻(xiàn)（Jainetal.,2008）使用只有4層卷積層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像復(fù)原，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像復(fù)原任務(wù)中并不能達(dá)到理想的效果。文獻(xiàn)（JainandSeung,2013）將圖像預(yù)處理與多層感知器模型結(jié)合，首先將模糊圖圖1.4文獻(xiàn)（李壘，2014）樣張F(tuán)igure1.4Samplesinarticle(Li,2014)（a模糊圖像）（b清晰圖像）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3241477