基于Markov-ICM与GAC的木材表面缺陷分割模型对比研究

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英文篇名：Comparative Study on Wood Surface Defect Segmentation Model Based on Markov-ICM and GAC 作者：张庭亮 ; 李宏杰 ; 胡宽 英文作者：ZHANG Ting-liang;LI Hong-jie;HU Kuan;School of Electronic information and Electrical Engineering, Anyang Institute of Technology; 关键词：Markov-ICM模型 ; GAC模型 ; 木材表面缺陷 英文关键词：Markov-ICM Model;;GAC Model;;Wood Surface Defect 中文刊名：XDJS 英文刊名：Modern Computer 机构：安阳工学院电子信息与电气工程学院; 出版日期：2019-02-05 出版单位：现代计算机(专业版) 年：2019 基金：2018年安阳工学院教育教学改革研究项目(No.AGJ2018029);; 2017年安阳工学院青年科研基金项目(No.QJJ2017005);; 2018年河南省大学生创新创业训练计划项目 语种：中文; 页：XDJS201904006 页数：4 CN：04 ISSN：44-1415/TP 分类号：28-30+35

摘要

木材缺陷会降低其经济价值,造成资源浪费。机器视觉分割模型对木材表面缺陷进行检测处理可以提高利用率,为了研究不同纹理分割模型的特性,采用Markov-ICM与GAC算法对不同木材表面缺陷进行分割对比研究。基于木材纹理信息数据的研究,对带有缺陷的纹理信息进行分析,对相应的分割模型进行改进。实验表明,改进后的GAC模型可以提高分割的准确性与实时性。
        Wood defects can reduce their economic value and waste resources. The machine vision segmentation model can improve the utilization of wood surface defects. In order to study the characteristics of different texture segmentation models, uses Markov-ICM and GAC to segment and compare different wood surface defects. Based on the research of wood texture information data, analyzes the texture information with defects, and improves the corresponding segmentation model. Experiments show that the improved model can improve the accuracy and re?al-time of segmentation.

引文

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