【摘要】：木材是可再生的環(huán)境友好型生物質(zhì)原料,人造板材中的單板產(chǎn)品在木制品中具有舉足輕重的地位。國(guó)際上采用單板挖補(bǔ)技術(shù)來克服單板缺陷對(duì)單板產(chǎn)品性能的影響。但是,現(xiàn)階段木材單板缺陷檢測(cè)和挖補(bǔ),普遍采用人工目測(cè)選取,后用沖孔機(jī)進(jìn)行修補(bǔ),存在缺陷和弊端。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)飛速發(fā)展,圖像技術(shù)有著越來越深入的應(yīng)用。本研究將圖像技術(shù)與木材單板檢測(cè)、數(shù)控挖補(bǔ)相結(jié)合,提出基于圖像的木材單板缺陷檢測(cè)及數(shù)控挖補(bǔ)方法,主要分為幾項(xiàng):(1)提出了基于圖像的木材單板缺陷檢測(cè)和數(shù)控挖補(bǔ)系統(tǒng),分為采集系統(tǒng)、預(yù)處理系統(tǒng)、算法分析系統(tǒng)和數(shù)控挖補(bǔ)系統(tǒng)。并對(duì)各部分進(jìn)行設(shè)計(jì),最終搭建出的系統(tǒng)功能完備,結(jié)構(gòu)合理,實(shí)用性強(qiáng)。(2)以木材缺陷中的死節(jié)、半活節(jié)、節(jié)孔和蟲眼為主要研究對(duì)象,研究了單板缺陷的圖像處理算法,主要分為預(yù)處理、分割和邊緣檢測(cè)三部分,通過缺陷圖像的處理獲得木材單板的邊緣圖像坐標(biāo)值,克服了傳統(tǒng)方法只能人工選取的弊端,提高了木材單板缺陷的自動(dòng)化檢測(cè)程度。(3)通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)控機(jī)床可以識(shí)別的機(jī)械坐標(biāo),之后進(jìn)行標(biāo)定,獲取像素和尺寸關(guān)系,通過工件裝夾、回機(jī)械原點(diǎn)、找工件原點(diǎn)一系列操作,最后通過數(shù)控雕刻機(jī)對(duì)缺陷單板進(jìn)行數(shù)控挖補(bǔ)。(4)基于MATLAB搭建了木材單板缺陷檢測(cè)及數(shù)控挖補(bǔ)方法的軟件平臺(tái),通過該軟件平臺(tái)的測(cè)試,能夠?qū)崿F(xiàn)木材單板缺陷的快速測(cè)定,從而準(zhǔn)確、高效的進(jìn)行單板挖補(bǔ)。本研究設(shè)計(jì)出的木材單板缺陷的檢測(cè)及數(shù)控挖補(bǔ)系統(tǒng),高度集成,克服了傳統(tǒng)單板缺陷及挖補(bǔ)技術(shù)人力成本高、技術(shù)落后的缺點(diǎn),提高了單板缺陷檢測(cè)和挖補(bǔ)自動(dòng)化程度、很大程度上提高了單板的利用率。
【學(xué)位授予單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S781.5;TP391.41
【圖文】：

獲取缺陷的邊緣圖像，通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)控機(jī)床可以識(shí)別的機(jī)械坐標(biāo)，最逡逑后采用數(shù)控挖補(bǔ)機(jī)進(jìn)行木材單板缺陷的挖除以及補(bǔ)片的補(bǔ)缺。設(shè)計(jì)出了一套基于圖逡逑像的木材單板缺陷檢測(cè)及數(shù)控挖補(bǔ)方法，可以分為為圖１－２所示的４層形式。主要逡逑分為圖像獲取、缺陷處理、單板挖補(bǔ)和軟件設(shè)計(jì)四部分。通過采集圖片獲得圖像和逡逑像素之間的關(guān)系，通過自適應(yīng)裁剪去除背景，通過圖像處理對(duì)單板的缺陷進(jìn)行識(shí)逡逑別，從而獲得擬合的邊緣路徑，最后通過數(shù)控挖補(bǔ)機(jī)進(jìn)行木材單板缺陷數(shù)控挖補(bǔ)。逡逑４逡逑

單板缺陷檢測(cè)挖補(bǔ)系統(tǒng)是將計(jì)算機(jī)圖像檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于木材單板的缺陷檢測(cè)中，逡逑并通過數(shù)控雕刻機(jī)進(jìn)行缺陷的挖補(bǔ)，系統(tǒng)的構(gòu)成主要由采集系統(tǒng)、預(yù)處理系統(tǒng)、算法逡逑分析系統(tǒng)、數(shù)控挖補(bǔ)系統(tǒng)四部分組成，具體如圖２－１所示。逡逑采集邐預(yù)處邐算法邐數(shù)控逡逑系統(tǒng)邐＾邋ＩＴ．糸邐＾處理邋邐？挖補(bǔ)逡逑統(tǒng)邐系統(tǒng)邐系統(tǒng)逡逑木材邐合格逡逑缺陷邐１ｔ邐＊邐＊邐？邐Ｍ－，？逡逑單板邐傳送市邐＾逡逑圖２－１單板缺陷及挖補(bǔ)系統(tǒng)逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｖｅｎｅｅｒ邋ｄｅｆｅｃｔ邋ａｎｄ邋ｐａｔｃｈｉｎｇ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和工作流程如下：逡逑采集系統(tǒng)主要由計(jì)算機(jī)、光源和相機(jī)三個(gè)系統(tǒng)組成。采集系統(tǒng)的工作流程為：被逡逑檢木材單板在傳送帶上運(yùn)送，在進(jìn)入規(guī)定的采集地方時(shí)，圖像采集系統(tǒng)在固定的光照逡逑環(huán)境下，通過己經(jīng)調(diào)整好位置的工業(yè)相機(jī)，采集圖片并傳送到預(yù)處理系統(tǒng)。逡逑預(yù)處理系統(tǒng)主要是通過一些基本的預(yù)處理算法對(duì)傳輸?shù)膯伟逡约皹?biāo)定板進(jìn)行預(yù)逡逑處理，通過自適應(yīng)裁剪系統(tǒng)，去除單板拍攝時(shí)環(huán)境因素以及背景的干擾，獲得比較良逡逑好的圖像，傳輸給算法處理系統(tǒng)，同時(shí)根據(jù)標(biāo)定板的長(zhǎng)度與實(shí)際圖片的關(guān)系，獲得閣逡逑像像素與實(shí)際長(zhǎng)度關(guān)系。逡逑算法分析系統(tǒng)在本文起著重要的承上扃下的作用，？方而對(duì)于預(yù)處理輸送的閣像逡逑進(jìn)行處理確實(shí)是否存在缺陷，另一方面將缺陷板材的圖像處理后的邊緣圖像傳輸給數(shù)逡逑控系統(tǒng)。通過這個(gè)系統(tǒng)對(duì)傳輸?shù)哪静模卞逖荆保彘w像進(jìn)行分祈處理

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張昱;張健;;模糊專家系統(tǒng)在TFT-LCD缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];光電子·激光;2006年06期

2 吳明復(fù);纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的應(yīng)用及其缺陷檢測(cè)[J];航天工藝;1988年01期

3 董輝;;石英腕表表盤缺陷檢測(cè)機(jī)器視覺整機(jī)解決方案[J];電子技術(shù)與軟件工程;2020年02期

4 張興森;邊美華;梁慶國(guó);盧展強(qiáng);;基于渦流檢測(cè)的電力線夾缺陷檢測(cè)與分類方法[J];中國(guó)科技論文;2017年04期

5 張國(guó)強(qiáng);張曉;隋文濤;;基于敲擊信號(hào)的剎車片內(nèi)部缺陷檢測(cè)[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2017年10期

6 包正林;;有關(guān)閥門缺陷檢測(cè)方法的分析[J];科技創(chuàng)業(yè)家;2013年22期

7 黃艷紅;高曉蓉;杜路泉;;光纖光柵傳感器在橋梁缺陷檢測(cè)和結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];鐵道技術(shù)監(jiān)督;2007年11期

8 馬少林;用于全壽命風(fēng)險(xiǎn)管理的缺陷檢測(cè)和預(yù)防技術(shù)研究[J];航空兵器;2005年02期

9 蘇若;吳際;劉超;楊海燕;;基于多視角卡牌模型的需求缺陷檢測(cè)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2018年10期

10 顧杰;肖遼;馬軍山;;機(jī)器視覺在TFT-LCD暗畫面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];光學(xué)儀器;2017年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 趙漣漪;許寶杰;童亮;;在線玻璃缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[A];機(jī)械動(dòng)力學(xué)理論及其應(yīng)用[C];2011年

2 王彩霞;何文華;楊威;;基于圖像分割的包裝缺陷檢測(cè)分析[A];2012年陜西省焊接學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2012年

3 趙鴻雁;李超;江玉杰;葛亞萍;侯沛東;;圖像增強(qiáng)算法在印刷缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[A];2015第四屆中國(guó)印刷與包裝學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2015年

4 唐輝;萬來毅;吳曉鵬;;鑄坯表面質(zhì)量缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的算法研究[A];全國(guó)冶金自動(dòng)化信息網(wǎng)2011年年會(huì)論文集[C];2011年

5 于景蘭;于健;翁昌年;;探地雷達(dá)在橋梁缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用初探[A];中國(guó)地球物理第二十一屆年會(huì)論文集[C];2005年

6 裴翠祥;陳振茂;劉皓晨;邱金星;;激光誘發(fā)熱波及超聲波在材料表面和內(nèi)部缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[A];中國(guó)力學(xué)大會(huì)-2015論文摘要集[C];2015年

7 蔡茂蓉;;PCB缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[A];第三屆全國(guó)軟件測(cè)試會(huì)議與移動(dòng)計(jì)算、柵格、智能化高級(jí)論壇論文集[C];2009年

8 朱爾玉;張文輝;劉福勝;楊威;;混凝土灌注樁缺陷檢測(cè)及施工質(zhì)量評(píng)估[A];工程安全及耐久性——中國(guó)土木工程學(xué)會(huì)第九屆年會(huì)論文集[C];2000年

9 薛仁杰;王曉晨;楊荃;董峰;張彥杰;;基于激光超聲技術(shù)的金屬板帶缺陷檢測(cè)研究[A];2018年全國(guó)固體力學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議摘要集（下）[C];2018年

10 胡達(dá)明;;紅外熱像儀在建筑節(jié)能工程質(zhì)量缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[A];2009年福建省暖通空調(diào)制冷學(xué)術(shù)年會(huì)論文資料集[C];2009年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前7條

1 ;圓棒表面微小缺陷檢測(cè)技術(shù)[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2017年

2 ;智能化：傳統(tǒng)企業(yè)要行動(dòng)[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2017年

3 本報(bào)記者 宋利彩;加快新技術(shù)在出生缺陷檢測(cè)中的轉(zhuǎn)化[N];中國(guó)婦女報(bào);2014年

4 記者 胡擁軍　通訊員 朱其康 張根華;管道缺陷檢測(cè)不再“脫外衣”[N];中國(guó)石化報(bào);2010年

5 ;英特爾OpenVINO~(TM)助推工業(yè)質(zhì)檢智能化[N];中國(guó)信息化周報(bào);2019年

6 薛守仁;防范基因歧視[N];科技日?qǐng)?bào);2001年

7 本報(bào)記者 滕繼濮;油氣命脈里的“機(jī)器醫(yī)生”[N];科技日?qǐng)?bào);2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 韓燁;基于計(jì)算機(jī)視覺的高鐵接觸網(wǎng)支持裝置零部件分類提取與缺陷檢測(cè)[D];西南交通大學(xué);2019年

2 艾矯燕;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];華南理工大學(xué);2003年

3 張昱;基于機(jī)器視覺的TFT-LCD屏mura缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

4 彭艷華;基于激光散斑的輪胎制造內(nèi)部缺陷檢測(cè)與疲勞壽命預(yù)估[D];華南理工大學(xué);2017年

5 陸向?qū)?基于主動(dòng)紅外熱成像的倒裝焊缺陷檢測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2012年

6 陳志彥;并行譜域光學(xué)相干層析成像系統(tǒng)的研制與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2017年

7 陸寧;基于主動(dòng)紅外熱成像的倒裝焊缺陷檢測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2012年

8 趙云山;基于符號(hào)分析的靜態(tài)缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

9 何健鵬;面向鋼板缺陷檢測(cè)的電磁超聲蘭姆波換能器研究[D];北京科技大學(xué);2018年

10 崔克彬;基于圖像的絕緣子缺陷檢測(cè)中若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張強(qiáng);基于計(jì)算機(jī)視覺的砂紙缺陷檢測(cè)方法研究[D];北京理工大學(xué);2016年

2 何家明;鋼板缺陷檢測(cè)與分類識(shí)別方法[D];內(nèi)蒙古科技大學(xué);2019年

3 譚攏;基于空洞卷積差分網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)語義分割算法研發(fā)及應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2019年

4 李驗(yàn)銘;OnePass數(shù)碼印花打印控制及缺陷檢測(cè)系統(tǒng)軟件研發(fā)[D];浙江大學(xué);2019年

5 李培秀;標(biāo)簽缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究[D];南京信息工程大學(xué);2019年

6 秦臻懿;基于圖像的木材單板缺陷檢測(cè)及數(shù)控挖補(bǔ)方法研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2017年

7 王昭;基于機(jī)器視覺的櫻桃缺陷檢測(cè)[D];北京林業(yè)大學(xué);2019年

8 吳運(yùn)雄;基于孿生網(wǎng)絡(luò)的缺陷檢測(cè)方法[D];華中科技大學(xué);2019年

9 黃濤;基于單目視覺的注塑工件缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];華南理工大學(xué);2019年

10 馬浩鵬;基于機(jī)器視覺的乳液泵缺陷檢測(cè)方法研究[D];電子科技大學(xué);2019年

本文編號(hào)：2713786