基于区域筛选分割和随机森林的人造板表面缺陷识别

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英文篇名：Surface defect recognition of wood-based panel based on regional screening and segmentation and random forest 作者：刘传泽 ; 罗瑞 ; 陈龙现 ; 王霄 ; 周玉成 英文作者：LIU Chuan-ze;LUO Rui;CHEN Long-xian;WANG Xiao;ZHOU Yu-cheng; 关键词：人造板 ; 缺陷识别 ; 特征提取 ; 随机森林 中文刊名：JXGY 英文刊名：Manufacturing Automation 机构：山东建筑大学信息与电气工程学院;中国林业科学院; 出版日期：2018-09-25 出版单位：制造业自动化 年：2018 期：v.40 基金：山东省泰山学者优势特色学科人才团队支持计划(2015162);; 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(CAFYBB2018MB002) 语种：中文; 页：JXGY201809003 页数：5 CN：09 ISSN：11-4389/TP 分类号：15-19

摘要

连续压机生产线的普及使我国人造板企业实现自动化生产,但缺陷检测环节仍依靠人工。缺陷识别是检测的一个重要环节,是根据缺陷的特征值使用分类器对缺陷进行分类的过程。在连续压机生产线以1.5m/s的速度运行,生产线上两块人造板的间距小于0.4m,缺陷识别必须在3s之内完成,且识别正确率要达到95%。为了满足人造板缺陷识别的实时性、准确性的要求,提出基于随机森林(random forest,RF)的分类方法。首先通过区域筛选分割的方法提取缺陷纹理、形状特征;再次利用上述提取出的特征值用CART算法构建RF;最后利用RF分类。本研究证明基于RF算法的分类器用于人造板表面缺陷在线识别的可行性和优势,能够实现人造板表面缺陷的快速、准确识别,满足人造板缺陷在线检测系统的需求。
        

引文

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