基于RCDA的家具表面死节缺陷图像分割

编号 zgly0001676483

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RCDA的家具表面死节缺陷图像分割

作者 周宇  周仲凯  于音什  刘伟嘉  刘军 

作者单位 南京林业大学机械电子工程学院 

母体文献 林业机械与木工设备 

年卷期 2019年08期

年份 2019 

分类号 TS664.07  TP391.41 

关键词 成品家具  死节缺陷  正则化共面判别分析  支持向量机  图像分割 

文摘内容 针对木制家具的表面死节缺陷,提出一种基于正则化共面判别分析(RCDA,Regularized Coplanar Discriminant Analysis)与支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,对灰度图像进行分块,同时将块变换成列向量,所有列向量组成矩阵进行RCDA维数约减,对约减后的特征进行SVM训练与测试,得到图像块分类结果。最后将块分类矩阵变形成二值分割图,得到死节缺陷目标。试验结果表明,提出的算法效果好,SD、Dice、ER、NR值分别为80. 96%、89. 48%、23. 33%、0. 16%。